이제 모델에 대한 훈련 결과를 시각화로 표현해 보겠습니다. 시각화는 맷플롯립(matplotlib) 라이브러리를 사용합니다.
코드 8-8 훈련 결과 시각화
%matplotlib inline ------ ①
import matplotlib.pyplot as plt
fig, loss_ax = plt.subplots() ------ subplots는 한 번에 여러 그래프를 보여 주는 데 사용
acc_ax = loss_ax.twinx() ------ twinx()를 사용하여 y축이 두 개 있는 플롯을 구성
loss_ax.plot(history1.history['loss'], 'y', label='train loss') ------ ②
loss_ax.plot(history1.history['val_loss'], 'r', label='val loss') ------ plot()은 선 (line) 또는 마커 (marker) 그래프 그리기에 사용되는 함수
acc_ax.plot(history1.history['accuracy'], 'b', label='train acc')
acc_ax.plot(history1.history['val_accuracy'], 'g', label='val acc')
loss_ax.set_xlabel('epoch') ------ x축 라벨
loss_ax.set_ylabel('loss') ------ y축 라벨
acc_ax.set_ylabel('accuracy')
loss_ax.legend(loc='lower right')
acc_ax.legend(loc='upper right')
plt.show()
① %matplotlib inline의 역할은 주피터 노트북을 실행한 웹 브라우저에서 바로 그림 형태로 출력 결과를 볼 수 있도록 해 줍니다.