ディープラーニングの学習中にlossや正解率などを動的にグラフで表示したい場合は、livelossplotを用いると簡単に表示することができる。
livelossplotライブラリのインストールと読み込み
pipコマンドでlivelossplotライブラリをインストールし、importします。
!pip install livelossplot --quiet
from livelossplot import PlotLosseslossとaccのサンプル作成
livelossplotで用いるためのlossと正解率（acc）をダミーで作成します。
import torch
# lossとaccのサンプル
loss = torch.exp(torch.arange(2, 0, -0.01))**2
val_loss = torch.exp(torch.arange(2, 0, -0.0095))**2.5
acc = 1-torch.exp(torch.arange(0, -2, -0.01))
val_acc = 1-torch.exp(torch.arange(0, -2, -0.0095))*1.2livelossplotの使い方
lossやaccを、dictionary(ここではlogs)として保存し、liveloss.update()の引数にlogsを指定して、liveloss.send()するだけです。
epoch = 200
liveloss = PlotLosses()
for n in range(epoch):
logs = {}
logs['loss'] = loss[n]
logs['val_loss'] = val_loss[n]
logs['acc'] = acc[n]
logs['val_acc'] = val_acc[n]
liveloss.update(logs)
liveloss.send()
コメント