Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
PaddlePaddle
VisualDL
提交
80a97ff6
V
VisualDL
项目概览
PaddlePaddle
/
VisualDL
大约 1 年 前同步成功
通知
86
Star
4655
Fork
641
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
10
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
2
Wiki
5
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
V
VisualDL
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
10
Issue
10
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
2
合并请求
2
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
5
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
未验证
提交
80a97ff6
编写于
1月 15, 2018
作者:
Y
Yan Chunwei
提交者:
GitHub
1月 15, 2018
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
doc/init quick start (#138)
上级
89e2f52f
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
87 addition
and
0 deletion
+87
-0
docs/images/scratch_scalar.png
docs/images/scratch_scalar.png
+0
-0
docs/quick_start_cn.md
docs/quick_start_cn.md
+87
-0
未找到文件。
docs/images/scratch_scalar.png
0 → 100644
浏览文件 @
80a97ff6
20.3 KB
docs/quick_start_cn.md
0 → 100644
浏览文件 @
80a97ff6
# Quick start
VisualDL 是一个面向深度学习任务的可视化工具,可用于训练和生成任务里相关信息的展示。
目前,VisualDL支持如下信息的可视化:
-
scalar,趋势图,可用于训练测试误差的展示
-
image, 图片的可视化,可用于卷积层或者其他参数的图形化展示
-
histogram, 用于参数分布及变化趋势的展示
-
graph,用于训练模型结构的可视化
VisualDL提供原生的Python和C++ SDK,可以支持多种深度学习平台。用户可以在特定深度学习平台上利用Python SDK进行简单配置来支持可视化,也可以利用 C++ SDK深入嵌入到平台底层。
## 一个简单的Scalar的Python使用示例
为了简单,我们先尝试使用Python SDK。
使用VisualDL的第一步是创建一个
`LogWriter`
来存储用于可视化的数据
```
python
from
VisualDL
import
LogWriter
from
random
import
random
logw
=
LogWriter
(
"./random_log"
,
sync_cycle
=
30
)
```
其中, 第一个参数指定存储数据的目录;第二个参数
`sync_cycle`
指定多少次写操作执行一次内存到磁盘的数据持久化。
模型训练会有不同的模式,比如训练、验证、测试等,这些对应到 VisualDL中就是
`mode`
,可以用如下方式指定一个训练模式
```
python
with
logw
.
mode
(
"train"
)
as
logger
:
pass
```
接着是创建一个
`Scalar`
组件,每个组件需要一个tag,tag可以是任何长度的字符串,比如
`layer/classification/error`
。
```
# create scalars in mode train and test.
with logw.mode('train') as logger:
scalar0 = logger.scalar("scratch/scalar")
with logw.mode('test') as logger:
scalar1 = logger.scalar("scratch/scalar")
# add scalar records.
for step in range(200):
scalar0.add_record(step, step * 1. / 200)
scalar1.add_record(step, 1. - step * 1. / 200)
```
上述例子生成了一段随机日志,接下来可以打开board页面:
```
visualDL --logdir ./random_log --port 8080
```
之后用浏览器打开地址
`http://0.0.0.0:8080`
,就可以看到scalar下的可视化结果
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"./images/scratch_scalar.png"
/>
</p>
## scalar的C++ 示例
VisualDL 的 C++ SDK 与 Python 的基本一致,上面Python示例对应的C++代码如下
```
c++
const
auto
dir
=
"./randomlog"
;
LogWriter
logwriter
(
dir
,
30
);
auto
logger
=
logwriter
.
AsMode
(
"train"
);
components
::
Scalar
<
float
>
scalar0
(
writer
.
AddTablet
(
"scalar0"
));
components
::
Scalar
<
float
>
scalar1
(
writer
.
AddTablet
(
"scalar1"
));
for
(
int
step
=
0
;
step
<
200
;
step
++
)
{
scalar0
.
AddRecord
(
step
,
step
*
1.
/
200
);
scalar1
.
AddRecord
(
step
,
1.
-
step
*
1.
/
200
);
}
```
## 基于 ONNX 的模型结构可视化
VisualDL 支持开源的
[
ONNX
](
https://github.com/onnx/onnx
)
模型结构的可视化,目前ONNX支持包括
`pytorch`
,
`Caffe2`
,
`Caffe`
,
`MxNet`
在内的多种深度学习平台的模型结构的转化。
```
visualDL --logdir somedir --model_pb <path_to_model>
```
比如mnist,会得到如下graph
IMG
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录