최적의 모델을 불러와서 훈련과 검증 데이터셋에 대한 오차를 그래프로 그려서 결과를 확인해 봅시다.
코드 10-49 오차 정보를 그래프로 확인
train_loss_list, valid_loss_list, global_steps_list = load_metrics('../chap10/data/metrics.pt') ------ 최종으로 저장된 모델을 불러옵니다.
plt.plot(global_steps_list, train_loss_list, label='Train') ------ 훈련 데이터셋에 대한 오차
plt.plot(global_steps_list, valid_loss_list, label='Valid') ------ 검증 데이터셋에 대한 오차
plt.xlabel('Global Steps')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()
다음 그림은 오차 정보를 그래프로 표현한 결과입니다.
▲ 그림 10-24 오차 정보를 그래프로 표현한 결과