#tensorboard #tensorflow-serving #hyperparameters
#tensorboard #обслуживание тензорного потока #гиперпараметры
Вопрос:
Я пытаюсь воспроизвести руководство по настройке гиперпараметра в форме графика параллельных координат в этом руководстве по Tensorflow, и я написал свой собственный CSV-файл, где я сохраняю свои результаты. Мой вывод, считывающий файл csv, выглядит следующим образом:
conv_layers filters dropout accuracy
0 4 16 0.5 0.447917
1 4 16 0.6 0.458333
2 4 32 0.5 0.635417
3 4 32 0.6 0.447917
4 4 64 0.5 0.604167
5 4 64 0.6 0.645833
6 8 16 0.5 0.437500
7 8 16 0.6 0.437500
8 8 32 0.5 0.437500
9 8 32 0.6 0.562500
10 8 64 0.5 0.562500
11 8 64 0.6 0.437500
Как я могу создать такой же график, как в руководстве по python?
Ответ №1:
итак, я нашел ответ, используя plotly
import os
import sys
import pandas as pd
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot
import plotly.graph_objects as go
init_notebook_mode(connected=True)
df = pd.read_csv('path/to/csv')
fig = go.Figure(data=
go.Parcoords(
line = dict(color = df['accuracy'],
colorbar = [],
colorscale = [[0, '#6C9E12'], ##
[0.25,'#0D5F67'], ##
[0.5,'#AA1B13'], ##
[0.75, '#69178C'], ##
[1, '#DE9733']]),
dimensions = list([
dict(range = [0,12],
label = 'Conv_layers', values = df['conv_layers']),
dict(range = [8,64],
label = 'filter_number', values = df['filters']),
dict(range = [0.2,0.8],
label = 'dropout_rate', values = df['dropout']),
dict(range = [0.2,0.8],
label = 'dense_num', values = df['dense']),
dict(range = [0.1,1.0],
label = 'accuracy', values = df['accuracy'])
])
)
)
fig.update_layout(
plot_bgcolor = '#E5E5E5',
paper_bgcolor = '#E5E5E5',
title="Parallel Coordinates Plot"
)
# print the plot
fig.show()