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软件简介

VisualDL,即 Visualize the Deep Learning,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、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。

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

VisualDL提供丰富的可视化功能,支持标量、图结构、数据样本可视化、直方图、PR曲线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

VisualDL 支持的浏览器种类: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。

核心亮点

  • 简单易用

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

全面支持Paddle、ONNX、Caffe等市面主流模型结构可视化,广泛支持各类用户进行可视化分析。

  • 全面支持

与飞桨服务平台及工具组件全面打通,为您在飞桨生态系统中提供最佳使用体验。

组件

VisualDL 目前提供以下组件:

  • scalar
  • histogram
  • image
  • audio
  • graph
  • high dimensional
  • PR Curve

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:

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:

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。

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。

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。

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

  • Overlay 模式

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。

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。

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代码

的 Gitee 指数为
超过 的项目

评论 (4)

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pip是安装第三方库的方法
2018/06/07 19:41
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我怎么安装不上,pip install --upgrade visualdl Collecting visualdl Could not find a version that satisfies the requirement visualdl (from versions: ) No matching distribution found for visualdl
2018/04/26 14:52
回复
举报
我是不是该学点其他什么了?
2018/04/24 16:50
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打分: 力荐
不明觉厉
2018/04/17 15:36
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暂无内容
发表了博客
2018/01/25 16:46

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