在静态图形中可视化您的深度学习培训
deep-plots的Python项目详细描述
深度图
在静态图形中可视化您的深度学习培训。
为什么？Analyzing learning curves是评估机器学习模型学习性能的标准方法。存在用于创建实况图的{a5}。这个python包只专注于生成漂亮的静态图形。
目前，只支持从Keras CSV log file格式打印。
为了创建图形，plotnine是在Matplotlib的基础上构建的。
安装
pip install deep_plots
很遗憾，您可能需要：
pip install numpy
之前因为一个depedency implicitly assumes numpy is installed。
用法
# create a Keras callback to log your trainingcsv_logger=keras.callbacks.CSVLogger('log.csv')# train your modelmodel.fit(X,y,...,callbacks=[csv_logger,...])# after finishing training, plot the learning curves with Deep Plotsdeep_plots.from_keras_log('log.csv','output_dir')
相关
- TensorBoard：TensorFlow的活动图，Keras。
- tensorboardX：pytorch、chainer等的实时绘图。
- Live Loss Plot：在jupyter笔记本上为keras、pytorch等绘制的实时绘图。
贡献
如果您有一个问题，发现了一个错误，或者希望提出一个新的功能，请查看issues page。
pull请求在修复错误或提高代码质量时尤其受欢迎。
许可证
麻省理工学院。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
