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 선택기

  • 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.

    필터링된 보기 샘플

    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.

      샘플 조각 개요

      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.

      샘플 측정항목 히스토그램

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

      측정항목 히스토그램 설정 변경

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

      필터링된 측정항목 히스토그램

      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.

샘플 시계열 그래프

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