[](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/VisualDL) [](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/tree/develop/docs) [](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/releases) [](LICENSE) ## 介绍 VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，利用丰富的图表展示数据，用户可以更直观、清晰地查看数据的特征与变化趋势，有助于分析数据、及时发现错误，进而改进神经网络模型的设计。 目前，VisualDL支持Scalar, Image, High Dimensional, Graph 这四个组件，项目正处于高速迭代中，新的组件会不断加入。 由于大多数DNN平台均使用Python作为配置语言，VisualDL原生支持python的使用， 通过在模型的Python配置中添加几行，便可以为训练过程提供丰富的可视化支持。 ## 组件 VisualDL 目前支持以下组件： - scalar - image - high dimensional - graph ### Scalar 可以用于展示训练测试的指标变化趋势

### Image 可以用于可视化任何图片，包括模型训练和预测得到的结果

### High Dimensional 可以用于将高维度数据映射到2D/3D可实现可视化

## 安装 ### 使用 Anaconda 安装 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。 请根据[Anaconda下载网站](https://www.anaconda.com/download) 的指示去下载和安装Anaconda. 下载Python 3.6版本的command-Line installer. 创建conda环境名字为```vdl```或任何名字: ``` conda create -n vdl python=3.7 ``` 激活conda环境如下: ``` source activate vdl ``` 现在再安装 VisualDL 和运行范例： ```shell pip install --upgrade visualdl ``` 也可以使用源代码安装方式，能够获取最新的VisualDL更新。 ### 使用代码安装 建议在anaconda环境下进行安装。 ```shell git clone https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL.git cd VisualDL python setup.py bdist_wheel pip install --upgrade dist/visualdl-*.whl ``` ## SDK 以最简单的Scalar组件为例，尝试创建一个日志记录多个scalar的数据步骤如下： ```python from visualdl import LogWriter with LogWriter(logdir="./tmp") as writer: for step in range(100): writer.add_scalar(step=step, value=step*2) ``` ## 启动VisualDL服务 当训练过程中已经产生了日志数据，就可以启动VisualDL服务进行实时预览可视化信息。 ### 在命令行中启动 ``` visualdl --logdir ``` board 还支持一些参数来实现远程的访问： - `--host` 设定IP - `--port` 设定端口 ### 在Python脚本中启动 ```python >>> from visualdl.server import app >>> app.run(logdir="SOME_LOG_DIR") ``` `app.run()`支持命令行启动的所有参数，除此之外，还可以通过指定`open_browser=True`，自动打开浏览器。 ## 贡献 VisualDL 是由 [PaddlePaddle](http://www.paddlepaddle.org/) 和 [ECharts](http://echarts.baidu.com/) 合作推出的开源项目。我们欢迎所有人使用，提意见以及贡献代码。 ## 更多细节 想了解更多关于VisualDL的使用介绍，请查看[文档](./docs/README.md)