python - 有没有办法使用TRAINS python软件包创建比较超参数与模型准确性的图形？

我想运行多个实验，然后报告每个实验的模型准确性。

我正在用pytorch（v1.1.0）训练玩具MNIST示例，但是目标是，一旦我可以比较玩具问题的性能，就可以将其与实际代码库集成在一起。

据我了解TRAINS python软件包，使用“两行代码”已经记录了我的所有超参数（在我的情况下为argparse命令行）。

为了报告最终的标量，然后能够对所有不同的训练实验（带有超参数）进行排序，以便找到最佳的实验，我需要做什么。

我想要得到的是一个图形，其中X轴上有超参数值，Y轴上有验证精度。

最佳答案

我假设您指的是：https://pypi.org/project/trains/（https://github.com/allegroai/trains），
我是维护者之一。

您可以手动创建一个绘图，其中单点X轴表示超参数值，Y轴表示精度。

number_layers = 10
accuracy = 0.95
Task.current_task().get_logger().report_scatter2d(
    "performance", "accuracy", iteration=0,
    mode='markers', scatter=[(number_layers, accuracy)])

假设您的超参数是“ number_layers”，当前值为10，训练模型的精度为0.95。

然后，当您比较实验时，您会得到类似的结果：

关于python - 有没有办法使用TRAINS python软件包创建比较超参数与模型准确性的图形？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56744397/