TensorFlow 모델 분석 시각화

평가 실행의 출력은 tfma.view.render_slicing_metrics (또는 플롯의 경우 tfma.view.render_plot )를 호출하여 Jupyter 노트북에서 시각화할 수 있는 tfma.EvalResult 입니다.

측정항목 보기

측정항목을 보려면 평가 실행의 출력인 tfma.EvalResult 전달하는 tfma.view.render_slicing_metrics API를 사용하세요. 측정항목 보기는 세 부분으로 구성됩니다.

• 측정항목 선택기

  기본적으로 계산된 모든 지표가 표시되고 열은 사전순으로 정렬됩니다. 측정항목 선택기를 사용하면 사용자가 측정항목을 추가/제거/재주문할 수 있습니다. 드롭다운에서 측정항목을 선택/선택 취소하거나(다중 선택하려면 Ctrl 키를 누르세요) 입력 상자에 직접 입력/재정렬하세요.

  

• 측정항목 시각화

  측정항목 시각화는 선택한 기능의 조각에 대한 직관을 제공하는 것을 목표로 합니다. 빠른 필터링을 사용하면 가중치가 적용된 샘플 수가 적은 슬라이스를 필터링할 수 있습니다.

  

  두 가지 유형의 시각화가 지원됩니다.

  1. 슬라이스 개요

     이 보기에서는 선택한 메트릭의 값이 각 조각에 대해 렌더링되며 조각은 조각 이름이나 다른 메트릭 값을 기준으로 정렬될 수 있습니다.

     

     조각 수가 적은 경우 이것이 기본 보기입니다.

  2. 측정항목 히스토그램

     이 보기에서는 조각이 측정항목 값을 기준으로 버킷으로 분류됩니다. 각 버킷에 표시되는 값은 버킷의 슬라이스 수이거나 버킷의 모든 슬라이스에 대한 총 가중치 샘플 수이거나 둘 다일 수 있습니다.

     

     설정 메뉴에서 기어 아이콘을 클릭하면 버킷 수를 변경할 수 있고 로그 눈금을 적용할 수 있습니다.

     

     히스토그램 보기에서 이상값을 필터링하는 것도 가능합니다. 아래 스크린샷과 같이 히스토그램에서 원하는 범위를 드래그하면 됩니다.

     

     조각 수가 많으면 이것이 기본 보기입니다.

• 측정항목 테이블

  측정항목 표에는 측정항목 선택기에서 선택한 모든 측정항목에 대한 결과가 요약되어 있습니다. 측정항목 이름을 클릭하면 정렬할 수 있습니다. 필터링되지 않은 조각만 렌더링됩니다.

플롯 뷰

각 플롯에는 플롯에 고유한 시각화가 있습니다. 자세한 내용은 플롯 클래스에 대한 관련 API 문서를 참조하세요. TFMA에서 플롯과 메트릭은 모두 tfma.metrics.* 관례적으로 플롯과 관련된 클래스는 Plot 으로 끝납니다. 플롯을 보려면 평가 실행에서 출력된 tfma.EvalResult 전달하는 tfma.view.render_plot API를 사용하세요.

시계열 그래프

시계열 그래프를 사용하면 데이터 범위 또는 모델 실행에 대한 특정 지표의 추세를 쉽게 파악할 수 있습니다. 시계열 그래프를 생성하려면 여러 평가를 수행한 다음(출력을 다른 디렉터리에 저장) tfma.load_eval_results 를 호출하여 tfma.EvalResults 객체에 로드합니다. 그런 다음 tfma.view.render_time_series 사용하여 결과를 표시할 수 있습니다.

특정 지표에 대한 그래프를 표시하려면 드롭다운 목록에서 해당 지표를 클릭하기만 하면 됩니다. 그래프를 닫으려면 오른쪽 상단에 있는 X를 클릭하세요.

그래프의 데이터 포인트 위로 마우스를 가져가면 모델 실행, 데이터 범위 및 측정항목 값을 나타내는 도구 설명이 표시됩니다.