Skip to content

F
FluidDoc

PaddlePaddle / FluidDoc

通知 5
Star 2
Fork 0
F
FluidDoc
未验证 提交 713b51f4 编写于 作者: Y YixinKristy 提交者： GitHub
浏览文件
操作

Update VDL README=develop (#2314) 

LGTM
上级 c90719c3
展开全部 隐藏空白更改
内联 并排
Showing with 675 addition and 59 deletion
doc/fluid/advanced_guide/evaluation_debugging/debug/visualdl.md
浏览文件 @ 713b51f4
# VisualDL 工具简介
......@@ -8,14 +7,26 @@
VisualDL是深度学习模型可视化分析工具，以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、高维数据分布等。可帮助用户更清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构，进而实现高效的模型优化。
VisualDL是飞桨可视化分析工具，以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、直方图、PR曲线及高维数据分布。可帮助用户更清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构，进而实现高效的模型优化。
具体功能使用方式请参见**VisualDL使用指南**。项目正处于高速迭代中，敬请期待新组件的加入。
VisualDL提供丰富的可视化功能，支持实时训练参数分析、图结构、数据样本可视化及高维数据降维呈现等诸多功能。具体功能使用方式，请参见 **VisualDL 使用指南**。项目正处于高速迭代中，敬请期待新组件的加入。
VisualDL支持浏览器种类：Chrome（81和83）、Safari 13、FireFox（77和78）、Edge（Chromium版）。
VisualDL原生支持python的使用， 通过在模型的Python配置中添加几行代码，便可为训练过程提供丰富的可视化支持。
## 目录
* [核心亮点](#核心亮点)
* [安装方式](#安装方式)
* [使用方式](#使用方式)
* [可视化功能概览](#可视化功能概览)
* [开源贡献](#开源贡献)
* [更多细节](#更多细节)
* [技术交流](#技术交流)
## 核心亮点
......@@ -26,7 +37,7 @@ API设计简洁易懂，使用简单。模型结构一键实现可视化。
### 功能丰富
功能覆盖训练参数、图结构、数据样本及数据降维可视化。
功能覆盖标量、数据样本、图结构、直方图、PR曲线及数据降维可视化。
### 高兼容性
......@@ -40,13 +51,23 @@ API设计简洁易懂，使用简单。模型结构一键实现可视化。
## 安装方式
使用pip安装 VisualDL 运行范例：
### 使用pip安装
```shell
pip install --upgrade visualdl==2.0.0a2
pip install --upgrade --pre visualdl
```
### 使用代码安装
```
git clone https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL.git
cd VisualDL
python setup.py bdist_wheel
pip install --upgrade dist/visualdl-*.whl
```
需要注意，官方自2020年1月1日起不再维护Python2，为了保障代码可用性，VisualDL现仅支持Python3
## 使用方式
......@@ -57,15 +78,13 @@ VisualDL将训练过程中的数据、参数等信息储存至日志文件中后
VisualDL的后端提供了Python SDK，可通过LogWriter定制一个日志记录器，接口如下：
```python
class LogWriter(
logdir=None,
class LogWriter(logdir=None,
comment='',
max_queue=10,
flush_secs=120,
filename_suffix='',
write_to_disk=True,
**kwargs
)
**kwargs)
```
#### 接口参数
......@@ -103,16 +122,21 @@ with LogWriter(logdir="./log/scalar_test/train") as writer:
使用命令行启动VisualDL面板，命令格式如下：
```python
visualdl --logdir <dir_1, dir_2, ... , dir_n> --host <host> --port <port>
visualdl --logdir <dir_1, dir_2, ... , dir_n> --host <host> --port <port> --cache-timeout <cache_timeout> --language <language> --public-path <public_path> --api-only
```
参数详情：
| 参数 | 意义 |
| -------- | ------------------------------------------------------------ |
| --logdir | 设定日志所在目录，可以指定多个目录，VisualDL将遍历并且迭代寻找指定目录的子目录，将所有实验结果进行可视化 |
| --host | 设定IP，默认为`127.0.0.1` |
| --port | 设定端口，默认为`8040` |
| 参数 | 意义 |
| --------------- | ------------------------------------------------------------ |
| --logdir | 设定日志所在目录，可以指定多个目录，VisualDL将遍历并且迭代寻找指定目录的子目录，将所有实验结果进行可视化 |
| --model | 设定模型文件路径(非文件夹路径)，VisualDL将在此路径指定的模型文件进行可视化，目前可支持PaddlePaddle、ONNX、Keras、Core ML、Caffe等多种模型结构，详情可查看[graph支持模型种类]([https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/blob/develop/docs/components/README.md#Graph--%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%BB%93%E6%9E%84%E7%BB%84%E4%BB%B6](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/blob/develop/docs/components/README.md#Graph--网络结构组件)) |
| --host | 设定IP，默认为`127.0.0.1` |
| --port | 设定端口，默认为`8040` |
| --cache-timeout | 后端缓存时间，在缓存时间内前端多次请求同一url，返回的数据从缓存中获取，默认为20秒 |
| --language | VisualDL面板语言，可指定为'EN'或'ZH'，默认为浏览器使用语言 |
| --public-path | VisualDL面板URL路径，默认是'/app'，即访问地址为'http://&lt;host&gt;:&lt;port&gt;/app' |
| --api-only | 是否只提供API，如果设置此参数，则VisualDL不提供页面展示，只提供API服务，此时API地址为'http://&lt;host&gt;:&lt;port&gt;/&lt;public_path&gt;/api'；若没有设置public_path参数，则默认为'http://&lt;host&gt;:&lt;port&gt;/api' |
针对上一步生成的日志，启动命令为：
......@@ -130,19 +154,26 @@ visualdl.server.app.run(logdir,
port=8080,
cache_timeout=20,
language=None,
public_path=None,
api_only=False,
open_browser=False)
```
接口参数：
请注意：除`logdir`外，其他参数均为不定参数，传递时请指明参数名。
接口参数具体如下：
| 参数 | 格式 | 含义 |
| ------------- | ------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| logdir | string或list[string_1, string_2, ... , string_n] | 日志文件所在的路径，VisualDL将在此路径下递归搜索日志文件并进行可视化，可指定单个或多个路径 |
| model | string | 模型文件路径(非文件夹路径)，VisualDL将在此路径指定的模型文件进行可视化 |
| host | string | 指定启动服务的ip，默认为`127.0.0.1` |
| port | int | 启动服务端口，默认为`8040` |
| cache_timeout | int | 后端缓存时间，在缓存时间内前端多次请求同一url，返回的数据从缓存中获取，默认为20秒 |
| language | string | VisualDL面板语言，可指定为'EN'或'CN'，默认自动匹配操作系统使用语言 |
| open_browser | boolean | 是否打开浏览器，设置为True则在启动后自动打开浏览器并访问VisualDL面板 |
| language | string | VisualDL面板语言，可指定为'en'或'zh'，默认为浏览器使用语言 |
| public_path | string | VisualDL面板URL路径，默认是'/app'，即访问地址为'http://<host>:<port>/app' |
| api_only | boolean | 是否只提供API，如果设置此参数，则VisualDL不提供页面展示，只提供API服务，此时API地址为'http://<host>:<port>/<public_path>/api'；若没有设置public_path参数，则默认为http://<host>:<port>/api' |
| open_browser | boolean | 是否打开浏览器，设置为True则在启动后自动打开浏览器并访问VisualDL面板，若设置api_only，则忽略此参数 |
针对上一步生成的日志，我们的启动脚本为：
......@@ -155,7 +186,7 @@ app.run(logdir="./log")
在使用任意一种方式启动VisualDL面板后，打开浏览器访问VisualDL面板，即可查看日志的可视化结果，如图：
<p align="center">
<img src="http://visualdl.bj.bcebos.com/images/3points_demo.png" width="60%"/>
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/82786044-67ae9880-9e96-11ea-8a2b-3a0951a6ec19.png" width="60%"/>
</p>
......@@ -163,27 +194,31 @@ app.run(logdir="./log")
## 可视化功能概览
### Scalar
以图表形式实时展示训练过程参数，如loss、accuracy。让用户通过观察单组或多组训练参数变化，了解训练过程，加速模型调优。具有两大特点：
#### 动态展示
在启动VisualDL Board后，LogReader将不断增量的读取日志中数据并供前端调用展示，因此能够在训练中同步观测指标变化，如下图：
在启动VisualDL后，LogReader将不断增量的读取日志中数据并供前端调用展示，因此能够在训练中同步观测指标变化，如下图：
<p align="center">
<img src="http://visualdl.bj.bcebos.com/images/dynamic_display.gif" width="60%"/>
</p>
#### 多实验对比
只需在启动VisualDL Board的时将每个实验日志所在路径同时传入即可，每个实验中相同tag的指标将绘制在一张图中同步呈现，如下图：
只需在启动VisualDL时将每个实验日志所在路径同时传入即可，每个实验中相同tag的指标将绘制在一张图中同步呈现，如下图：
<p align="center">
<img src="http://visualdl.bj.bcebos.com/images/multi_experiments.gif" width="100%"/>
</p>
### Image
实时展示训练过程中的图像数据，用于观察不同训练阶段的图像变化，进而深入了解训练过程及效果。
<p align="center">
......@@ -191,6 +226,56 @@ app.run(logdir="./log")
</p>
### Audio
实时查看训练过程中的音频数据，监控语音识别与合成等任务的训练过程。
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/89017647-38605000-d34d-11ea-9d75-7d10b9854c36.gif" width="100%"/>
</p>
### Graph
一键可视化模型的网络结构。可查看模型属性、节点信息、节点输入输出等，并支持节点搜索，辅助用户快速分析模型结构与了解数据流向。
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/84483052-5acdd980-accb-11ea-8519-1608da7ee698.png" width="100%"/>
</p>
### Histogram
以直方图形式展示Tensor（weight、bias、gradient等）数据在训练过程中的变化趋势。深入了解模型各层效果，帮助开发者精准调整模型结构。
- Offset模式
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/86551031-86647c80-bf76-11ea-8ec2-8c86826c8137.png" width="100%"/>
</p>
- Overlay模式
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/86551033-882e4000-bf76-11ea-8e6a-af954c662ced.png" width="100%"/>
</p>
### PR Curve
精度-召回率曲线，帮助开发者权衡模型精度和召回率之间的平衡，设定最佳阈值。
<p align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/86738774-ee46c000-c067-11ea-90d2-a98aac445cca.png" width="100%"/>
</p>
### High Dimensional
将高维数据进行降维展示，目前支持T-SNE、PCA两种降维方式，用于深入分析高维数据间的关系，方便用户根据数据特征进行算法优化。
......@@ -201,9 +286,15 @@ app.run(logdir="./log")
## 开源贡献
VisualDL 是由 [PaddlePaddle](http://www.paddlepaddle.org/) 和 [ECharts](http://echarts.baidu.com/) 合作推出的开源项目。欢迎所有人使用，提意见以及贡献代码。
VisualDL 是由 [PaddlePaddle](https://www.paddlepaddle.org/) 和 [ECharts](https://echarts.apache.org/) 合作推出的开源项目。
Graph 相关功能由 [Netron](https://github.com/lutzroeder/netron) 提供技术支持。
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可视化功能的使用详情介绍，请查看**Visual DL 使用指南**。
想了解更多关于VisualDL可视化功能的使用详情介绍，请查看**VisualDL使用指南**。
## 技术交流
欢迎您加入VisualDL官方QQ群：1045783368 与飞桨团队以及其他用户共同针对VisualDL进行讨论与交流。
Markdown is supported
0% 或 .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑！
想要评论请 注册 或