fastai - plot 验证和训练准确度

Question

我之前用过Keras，然后我用这种方式绘制了数据集的训练和验证准确率——

plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])

我目前正在学习 fastai，并且已经绘制了训练和验证损失。 但是我不知道 plot 验证准确率和训练准确率如何。

learn.recorder.plot_losses()

有人可以帮忙吗？

Answer 1

那里详细介绍了 Ignacio Oguiza 的 function plot_metrics()。 没有它，你会得到一个错误'Learner' object has no attribute 'plot_metrics'

实施后，您可以调用 plot_metrics() 正如 Sirynka 提到的：

learn.recorder.plot_metrics()

你可能会得到一些漂亮的图表：

Answer 2

此处仅适用于使用最新 FastAI 版本 2 的人。

上述方法已过时，适用于 Fast AI 版本 1。

对于最新版本，您应该使用带有 fit 方法的回调：

learn.fit_one_cycle(10, slice(5e-3,5e-2),cbs=[ShowGraphCallback()])

这是文件

对 plot 训练验证指标使用这个新回调的好处是它直接在训练和验证的每个 epoch 之后发生，不需要单独的代码行。

Answer 3

learn.recorder.plot_metrics()

将 plot 您指定的所有指标

learn = cnn_learner(data, models.resnet34,
    metrics=[accuracy, error_rate])