What-If Tool 使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/what-if-tool 1. 项目介绍
What-If Tool（WIT）是一个易于使用的界面，旨在帮助用户深入理解黑盒分类或回归机器学习模型。通过该工具，用户可以对大量样本进行推理，并立即以多种方式可视化结果。此外，用户可以手动或编程方式编辑样本，并重新运行模型以查看结果的变化。该工具还包含用于调查模型性能和数据集子集公平性的工具。
What-If Tool 的主要目的是为人们提供一个简单、直观且强大的方式，通过可视化界面与训练好的机器学习模型和数据集进行交互，而无需编写任何代码。该工具可以通过 TensorBoard 或作为 Jupyter 或 Colab 笔记本的扩展来访问。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
首先，确保你已经安装了必要的依赖项，包括 TensorFlow 和 What-If Tool 插件。
pip install tensorflow
pip install witwidget
2.2 在 Jupyter 或 Colab 中使用
在 Jupyter 或 Colab 笔记本中，你可以通过以下代码加载 What-If Tool：
from witwidget.notebook.visualization import WitConfigBuilder
from witwidget.notebook.visualization import WitWidget
# 配置模型和数据路径
config_builder = WitConfigBuilder(examples_for_inference, model_uri)
config_builder.set_estimator_and_feature_spec(estimator, feature_spec)
# 创建并显示 What-If Tool
WitWidget(config_builder, height=800)
2.3 在 TensorBoard 中使用
在 TensorBoard 中使用 What-If Tool，你需要提供模型服务器的地址和端口，以及数据文件的路径。
tensorboard --logdir=/path/to/logdir --port=6006
然后在 TensorBoard 中加载 What-If Tool，并配置模型和数据路径。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 二分类器：UCI 人口普查数据集薪资预测
任务：根据人口普查信息预测一个人是否收入超过 50,000 美元。
bazel run wit_dashboard/demo:demoserver
然后导航到 http://localhost:6006/wit-dashboard/demo.html。
3.2 图像分类器：微笑检测
任务：预测图像中的人是否在微笑。
bazel run wit_dashboard/demo:imagedemoserver
然后导航到 http://localhost:6006/wit-dashboard/image_demo.html。
3.3 多分类器：鸢尾花数据集
任务：根据花的四个测量值预测鸢尾花的类别。
bazel run wit_dashboard/demo:irisdemoserver
然后导航到 http://localhost:6006/wit-dashboard/iris_demo.html。
4. 典型生态项目
4.1 TensorFlow
What-If Tool 与 TensorFlow 深度集成，支持 TensorFlow 模型和数据格式。
4.2 Jupyter 和 Colab
What-If Tool 可以作为 Jupyter 和 Colab 笔记本的扩展，方便用户在交互式环境中进行模型分析。
4.3 TensorBoard
通过 TensorBoard，用户可以更直观地查看和分析模型的性能和公平性。
4.4 AI Platform Prediction
What-If Tool 支持分析 AI Platform Prediction 托管的分类或回归模型，进一步扩展了其应用场景。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
