Während Algorithmen des maschinellen Lernens immer häufiger eingesetzt werden, bedeuten sie für die Organisationen, die sie verwenden, auch nicht unerhebliche Kosten. Daher ist es wichtig, die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu analysieren. Mit TensorBoard ist genau das möglich.
Lerne dieses Visualisierungstool, seine Funktionen und seine Verwendung mit TensorFlow oder PyTorch kennen.
Was ist TensorBoard?
TensorBoard ist eine Suite von Webanwendungen, mit denen du deine mit TensorFlow erstellten Modelle von neuronalen Netzen inspizieren und verstehen kannst. Zur Erinnerung: TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die zur Erstellung von Modellen für Machine Learning und Deep Learning verwendet wird.
Mithilfe von TensorBoard können Entwickler und Datenwissenschaftler die von TensorFlow bereitgestellten Visualisierungen viel einfacher interpretieren. Sie können Hyperparameter anpassen, potenzielle Probleme erkennen und den Lernfortschritt verfolgen.
TensorFlow erleichtert die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, damit diese leistungsfähiger und robuster werden.
💡Gut zu wissen: TensorBoard funktioniert sowohl online als auch offline (d. h. ohne Internetzugang). Du kannst es also auch auf einem lokalen Rechner installieren.
Welche Funktionen bietet TensorBoard?
Die Visualisierung
Als Visualisierungs-Toolkit ermöglicht es dir TensorBoard, verschiedene Arten von Daten zu visualisieren:
- Skalargraphen: Das Ziel ist es, skalare Statistiken zu visualisieren, die sich im Laufe der Zeit verändern. Mithilfe dieser Funktion kannst du die Lernrate und die Lossrate verfolgen, mehrere Ausführungen vergleichen, Tags organisieren und vieles mehr.
- Histogramme: Diese Grafiken zeigen, wie sich die statistische Verteilung im Laufe der Zeit verändert. Die Idee ist dann, zeitliche „Scheiben“ der Daten zu visualisieren und die Verzerrungen in jeder Epoche zu identifizieren.
- Verteilungen: Diese Grafik analysiert die Verteilung der Gewichte der Modelle. So stellt jede Linie ein Perzentil der Datenverteilung dar. Dies kann nützlich sein, um Probleme wie explodierende oder verschwindende Gradienten zu erkennen.
- Bilder: Es zeigt Bilder im png-Format an (solche, die über ein tf.summary.image gespeichert wurden). Dieses Dashboard kann verwendet werden, um eigene Visualisierungen einzubinden.
- Die Audios: Wenn du Audio-Widgets für deine Audiodaten einbinden möchtest, solltest du dieses Dashboard verwenden.
- Der Diagramm-Explorer: Hier kannst du dir die Berechnungsdiagramme der TensorFlow-Modelle ansehen. Dies ermöglicht dir, die Struktur der neuronalen Netze besser zu verstehen (sei es auf der Ebene der Schichten, der Operationen oder der Verbindungen zwischen den Neuronen).
Erforschen von Einbettungen: Einbettungen sind Vektordarstellungen der vom Modell gelernten Daten. Durch das Erforschen der Embeddings kannst du die Daten in hohen Dimensionen betrachten.
Da du dir alle Arten von Daten ansehen kannst, ist Tensorflow besonders nützlich, um Trainingsdaten, Neuronenaktivierungen und andere Aspekte des ML-Modells zu inspizieren.
Die Überwachung von Lernmetriken
Die verschiedenen Visualisierungsmöglichkeiten ermöglichen es den Data Scientists, die Lernmetriken zu verfolgen. So können sie analysieren :
- die Lernkurven ;
- die Verlustkurven ;
- die Lernraten ;
- Präzisierungen und Erinnerungen.
Und das während ihrer gesamten Modellierungsarbeit. Auf diese Weise können sie ihre Machine-Learning-Modelle kontinuierlich verbessern.
TensorBoard.dev
Es handelt sich dabei nicht um eine eigene Funktion von TensorBoard, sondern um eine völlig kostenlose Erweiterung. TensorBoard.dev ermöglicht es dir, deine Erfahrungen mit maschinellem Lernen zu hosten, zu verfolgen und mit anderen zu teilen. Du kannst Diagramme, Histogramme, Verteilungen, Dashboards usw. anzeigen.
⚠️Aber Vorsicht: Sobald die TensorBoards geladen sind, sind sie für jeden sichtbar. Wenn du also sensible Daten hast, solltest du sie nicht in sie integrieren.⚠️
Um dieses Tool zu verwenden, musst du folgende Schritte befolgen:
- Bereite deine TensorBoard-Logs vor;
- Lade die Logs herunter (am besten installierst du die neueste Version von TensorBoard);
- Schau dir deine Erfahrungen auf TensorBoard.dev an.
Wie verwende ich TensorBoard?
Mit TensorFlow
Bevor du TensorBoard verwenden kannst, musst du unbedingt TensorFlow installieren. Wenn du dies noch nicht getan hast, kannst du einfach den Befehl: pip install tensorflow verwenden.
Danach musst du nur noch die folgenden Schritte ausführen:
- Importiere TensorBoard aus dem TensorFlow-Modul: entweder in dein Python-Skript oder in dein Jupyter-Notebook.
- Erstelle einen TensorBoard-Callback: Durch das Erstellen eines TensorBoard-Callbacks wird das Tool mit deinem Modell verbunden. Dieser Callback sammelt dann die Trainingsdaten und speichert sie in einem angegebenen Protokollverzeichnis.
- Trainiere dein Modell: Rufe dazu den TensorBoard-Callback auf und stelle sicher, dass das Modell richtig für das Training konfiguriert ist.
TensorBoard ausführen: Öffne einfach ein Terminal, gehe in das Verzeichnis, in dem die TensorBoard-Daten gespeichert sind, und tippe den folgenden Befehl ein: tensorboard –logdir=./logs. Hier ist ./logs der Pfad zum Verzeichnis, in dem die Daten gespeichert werden. Dabei siehst du eine Ausgabe, die die lokale URL angibt. - Greife auf die TensorBoard-Oberfläche zu: Öffne einfach deinen Webbrowser und gib die lokale URL ein, die in der Ausgabe angegeben ist.
Mithilfe dieser Manipulationen kannst du das Training deiner TensorFlow-Modelle visualisieren und überwachen.
Mit PyTorch
Zusätzlich zu TensorFlow kann TensorBoard auch als Ausgabe der PyTorch-Anwendung verwendet werden.
Dazu müssen zunächst die notwendigen Module wie PyTorch und TensorFlow in das Python-Skript importiert werden. Anschließend musst du einen Writer mithilfe der Klasse Summarywriter definieren. Auf diese Weise kann ein Backup-Verzeichnis für die TensorBoard-Daten erstellt werden.
Anschließend kannst du die Erinnerungsaufträge entsprechend der Ergebnisse, die du anzeigen möchtest, definieren.
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TensorBoard macht es einfach, die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu analysieren, aber man muss auch wissen, wie man sie vorbereitet, modelliert und trainiert. Um dies zu tun, ist es notwendig, sich weiterzubilden. DataScientest bietet dir einen Kurs in Datenwissenschaft an, der dir helfen wird, alle Aspekte der künstlichen Intelligenz zu beherrschen: von der Programmierung über Machine Learning bis hin zur Datenanalyse und Datenvisualisierung. Entdecke unser Programm!
