TensorBoard Kullanımı
Easily host, track, and share your ML experiments for free
Herkese merhaba, yapay zekanın keyifli yolculuğuna devam ediyoruz. Bu yazımda sizlerle çok sık kullandığım TensorBoard gibi bir nimetten söz edeceğiz. Yazımı okumadan önce TensorFlow hakkında en azından bilgi sahibi olmanız anlaşılabilirliği açısından çok önemlidir 💡
Çalıştığımız derin öğrenme projelerinde sıklıkla doğruluk metrikleri hakkında bilgi sahibi olmak isteriz. Önceki zamanlarda bu durum biraz daha insan gücüne dayalı iken şimdilerde ise TensorBoard sayesinde oldukça pratik. TensorBoard ise kendisinden bahsederken şöyle söz etmektedir:
Makine öğrenimi deney sonuçlarınızı herkesle yüklemenizi ve paylaşmanızı sağlayan yönetilen bir TensorBoard deneyimi sunar.
Öncelikle biraz bilgi sahibi olalım, ardından hızlıca Colab’ da deneyimlerimizi gerçekleştirebiliriz.
Daha önce yaptığım bir proje için doğruluk metriklerini görsel olarak görebilmek için TensorBoard’ı adım adım yükleyeceğiz. Ancak bunun için öncelikle bir Colab üyeliğiniz olması gerekmektedir. Ben bunun için ayrıca bir üyelik tanımlamadım. Bunun yerine Drive üzerinden bağlanarak hem oradaki dosyalarımı kullanabilme şansı yakaladım hem de hızlıca pratik yapma fırsatım oldu ✨
Colab ile TensorBoard Kullanımı
Not olarak şunu söylemeliyim ki TensorFlow ile çalışırken arka uçta GPU çalıştığına emin olmak için Colab’ da Çalışma Zamanı adımından sonra Çalışma Zamanı Türünü Değiştir adımından GPU veya TPU kullanımını seçeceğiz.
TensorBoard uzantısını yüklememiz için ise aşağıda gördüğümüz komutu yazmamız gerekmektedir. Bu satırı çalıştırdıktan sonra bir sonraki sefer ise %reload_ext olmasına özen gösterelim.
Bir sonraki aşamada ise tensorboard ile kodumuzu çalıştırırken elde ettiğimiz log klasörlerinin yolunu — logdir değişkenine atamamız gerekmektedir.
Aşağıda ise TensorBoard kullanarak çalıştırdığım bir nesne tanıma kodunun grafikselleştirilmiş halini görmekteyiz.
20 Epoch çalıştırdığım için grafikte 20 iterasyonu ve loss(kayıp) değerlerini görmekteyiz. Bu şekilde hem iterasyonlarınızı ve kayıp grafiklerinizin değişimini hem de toplam zamanı görebiliriz.
Kaynaklar
