Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và định dạng HTML:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này có cấu trúc rõ ràng và hiệu quả, được thiết kế để lấy thông tin cần thiết từ người dùng nhằm hỗ trợ tạo ra mã nguồn visualized cho quá trình huấn luyện và phân tích mô hình deep learning. Cấu trúc bao gồm các phần chính sau:
- Mở đầu: Thiết lập ngữ cảnh bằng cách nêu rõ hành động đã thực hiện (huấn luyện mô hình) và công cụ đã sử dụng (thư viện deep learning).
- Yêu cầu trực quan hóa: Liệt kê rõ ràng 3 khía cạnh cần trực quan hóa, được đánh số thứ tự để dễ theo dõi.
- Thông tin chi tiết cho từng yêu cầu: Mỗi yêu cầu con đều đi kèm với hướng dẫn cụ thể về loại biểu đồ (biểu đồ loss/metrics, heatmap/phân bố trọng số) và dữ liệu cần hiển thị (epoch, tập train/validation, tên lớp quan trọng).
- Yêu cầu về công cụ và tích hợp: Cuối cùng, prompt chỉ định rõ các thư viện visualization mong muốn (Matplotlib, Seaborn) và nhấn mạnh yêu cầu tích hợp với kết quả từ thư viện deep learning.
- Các biến (Placeholders): Prompt sử dụng các biến được định dạng bằng cặp ngoặc vuông `[]` để cho phép người dùng điền thông tin cụ thể một cách linh hoạt. Các biến này bao gồm:
[TÊN_MÔ_HÌNH]: Tên hoặc loại của mô hình deep learning đã huấn luyện (ví dụ: `CNN`, `ResNet50`, `Transformer`).[TÊN_THƯ_VIỆN_DEEP_LEARNING]: Tên thư viện được sử dụng để huấn luyện mô hình (ví dụ: `TensorFlow`, `PyTorch`, `Keras`).[TÊN_LỚP_QUAN_TRỌNG]: Tên hoặc chỉ số của lớp cụ thể mà người dùng muốn phân tích trọng số (ví dụ: `Lớp Convolutional đầu tiên`, `Lớp Dense cuối cùng`, `fc1`).
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ một khuôn khổ rõ ràng về những gì cần tạo ra. Người dùng sẽ điền thông tin vào các “lỗ hổng” (các biến) để tạo ra một yêu cầu cụ thể. Mô hình ngôn ngữ sau đó sẽ hiểu yêu cầu này và biên dịch thành mã nguồn Python, vì prompt có nhắc đến việc “cung cấp mã nguồn sử dụng các thư viện như Matplotlib hoặc Seaborn, tích hợp với kết quả từ [TÊN_THƯ_VIỆN_DEEP_LEARNING]”.
- Ngữ cảnh hóa mạnh mẽ: Việc bắt đầu bằng “Sau khi huấn luyện mô hình […] bằng […]” giúp thiết lập ngữ cảnh ngay lập tức, cho phép mô hình hiểu rằng đầu ra cần phải là các lệnh xử lý sau khi huấn luyện.
- Phân rã yêu cầu: Việc chia nhỏ các yêu cầu trực quan hóa thành 3 điểm riêng biệt giúp mô hình tập trung vào từng phần một, giảm thiểu khả năng bỏ sót hoặc nhầm lẫn.
- Hướng dẫn chi tiết về biểu đồ: Các mô tả như “vẽ biểu đồ loss và metrics (ví dụ: accuracy) trên tập train và validation theo từng epoch” hoặc “Hiển thị biểu đồ heatmap hoặc phân bố của trọng số” là các chỉ dẫn kỹ thuật rõ ràng cho việc tạo ra loại biểu đồ phù hợp.
- Yêu cầu tích hợp: Việc yêu cầu tích hợp với thư viện deep learning cụ thể là rất quan trọng. Nó đảm bảo rằng mã nguồn được tạo ra có thể truy cập và sử dụng dữ liệu đầu ra thực tế từ quá trình huấn luyện (ví dụ: lịch sử loss, trọng số mô hình).
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt template này có thể được điền và kết quả mã nguồn tương ứng mà một mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra.
Ví dụ 1: Trực quan hóa mô hình CNN huấn luyện bằng TensorFlow
Prompt điền:
Sau khi huấn luyện mô hình CNN bằng TensorFlow, tôi muốn trực quan hóa các khía cạnh sau:
1. Lịch sử huấn luyện: vẽ biểu đồ loss và metrics (ví dụ: accuracy) trên tập train và validation theo từng epoch.
2. Trọng số của các lớp quan trọng: Hiển thị biểu đồ heatmap hoặc phân bố của trọng số cho lớp Convolutional đầu tiên.
3. Kết quả dự đoán: Trực quan hóa một số dự đoán mẫu, so sánh giá trị dự đoán với giá trị thực tế.
Vui lòng cung cấp mã nguồn sử dụng các thư viện như Matplotlib hoặc Seaborn, tích hợp với kết quả từ TensorFlow.Mã nguồn minh họa (sử dụng TensorFlow, Keras, Matplotlib):
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
# Giả định bạn có lịch sử huấn luyện lưu trong biến `history` (từ model.fit)
# và trọng số lớp Convolutional đầu tiên trong biến `first_conv_weights`
# và một vài dự đoán mẫu trong `sample_predictions` và `true_labels`
# 1. Lịch sử huấn luyện
def plot_training_history(history):
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(1, len(acc) + 1)
plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs, loss, 'bo-', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'ro-', label='Validation loss')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs, acc, 'bo-', label='Training accuracy')
plt.plot(epochs, val_acc, 'ro-', label='Validation accuracy')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
# 2. Trọng số của các lớp quan trọng (ví dụ: lớp Conv đầu tiên)
def plot_convolutional_weights(weights):
# weightsshape thường là (kernel_height, kernel_width, in_channels, out_channels)
# Chúng ta có thể hiển thị từng filter (kernel)
num_filters = weights.shape[-1]
num_channels = weights.shape[2]
plt.figure(figsize=(20, 10))
for i in range(min(num_filters, 16)): # Chỉ hiển thị 16 filter đầu tiên cho gọn
for j in range(min(num_channels, 3)): # Chỉ hiển thị 3 kênh đầu tiên (ví dụ RGB)
plt.subplot(4, 4, i * 4 + j + 1)
sns.heatmap(weights[:, :, j, i], cmap='viridis', cbar=False)
plt.title(f'Filter {i+1}, Channel {j+1}')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.suptitle("Heatmap of First Convolutional Layer Weights", fontsize=16)
plt.tight_layout(rect=[0, 0.03, 1, 0.95])
plt.show()
# 3. Kết quả dự đoán mẫu
def plot_sample_predictions(sample_predictions, true_labels, num_samples=5):
plt.figure(figsize=(10, num_samples * 2))
indices = np.random.choice(len(sample_predictions), num_samples, replace=False)
for i, idx in enumerate(indices):
plt.subplot(num_samples, 1, i+1)
plt.bar(range(len(sample_predictions[idx])), sample_predictions[idx], color='lightblue', label='Predicted')
plt.axhline(y=true_labels[idx], color='r', linestyle='--', label='True
