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MindInsight可视化仪表板 v2.0.0

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MindInsight是一个用于模型调整的可视化仪表板。在训练过程中,可以将标量、张量、图像、计算图、模型超参、训练耗时等数据记录到文件中,通过MindInsight可视化页面进行查看及分析。
  • 作者:
    MindSpore
  • 演示网站:
    暂无
  • 当前版本:
    v2.0.0
  • 日期:
    2023-04-16
  • 相关链接:
    暂无
  • 所属分类:
    人工智能 Python
  • 软件评级:
  • 下载人气:
    407
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源码属性
作者 MindSpore
授权 开源
大小 23.98MB
语言 Python
功能介绍

MindInsight为MindSpore提供了简单易用的调优调试能力。在训练过程中,可以将标量、张量、图像、计算图、模型超参、训练耗时等数据记录到文件中,通过MindInsight可视化页面进行查看及分析。


安装

确认系统环境信息

硬件平台为Ascend或GPU。

确认安装Python 3.7.5版本。

MindInsight与MindSpore的版本需保持一致。

若采用源码编译安装,还需确认安装以下依赖。

  确认安装CMake 3.14.1及以上版本。

  确认安装GCC 7.3.0版本。

  确认安装node.js 10.19.0及以上版本。

  确认安装wheel 0.32.0及以上版本。

  确认安装pybind11 2.4.3及以上版本。

其他依赖参见requirements.txt。


安装方式

可以采用pip安装或者源码编译安装两种方式。

pip安装

安装PyPI上的版本:


pip install mindinsight


安装自定义版本:


pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/{version}/MindInsight/any/mindinsight-{version}-py3-none-any.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


在联网状态下,安装whl包时会自动下载MindInsight安装包的依赖项(依赖项详情参见requirements.txt),其余情况需自行安装。

{version}表示MindInsight版本号,例如下载1.3.0版本MindInsight时,{version}应写为1.3.0。

MindInsight支持使用x86 64位或ARM 64位架构的Linux发行版系统。



源码编译安装

从代码仓下载源码


git clone https://gitee.com/mindspore/mindinsight.git


编译安装MindInsight

可选择以下任意一种安装方式:

1、在源码根目录下执行如下命令。


cd mindinsight
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python setup.py install


2、构建whl包进行安装。

进入源码的根目录,先执行build目录下的MindInsight编译脚本,再执行命令安装output目录下生成的whl包。

cd mindinsight
bash build/build.sh
pip install output/mindinsight-{version}-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


验证是否成功安装

执行如下命令:


mindinsight start [--port PORT]


如果出现下列提示,说明安装成功:

Web address: http://127.0.0.1:8080
service start state: success

快速入门

使用MindInsight前,需要先将训练过程中的数据记录下来,启动MindInsight时,指定所保存的数据的位置,启动成功后, 即可通过可视化页面查看数据。下面将简单介绍记录训练过程数据,以及启动、停止MindInsight服务。

SummaryCollector是MindSpore提供的快速简易地收集一些常见信息的接口,收集的信息包括计算图、损失值、学习率、参数权重等。 下面是使用 SummaryCollector 进行数据收集的示例,其中指定存放数据的目录为 ./summary_dir。

...

from mindspore import SummaryCollector
summary_collector = SummaryCollector(summary_dir='./summary_dir')
model.train(epoch=1, ds_train, callbacks=[summary_collector])

更多记录可视化数据的方法,请点击查看MindInsight使用教程。

收集好数据后,启动MindInsight时指定存放数据的目录。

mindinsight start --summary-base-dir ./summary_dir [--port PORT]

启动成功后,通过浏览器访问 http://127.0.0.1:8080,查看可视化页面。

停止MindInsight服务的命令:

mindinsight stop [--port PORT]

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