VisualDL 工具简介

VisualDL 工具简介 - 图1

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

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。

安装方式

使用pip安装

  1. pip install --upgrade --pre visualdl

使用代码安装

  1. git clone https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL.git
  2. cd VisualDL
  4. python setup.py bdist_wheel
  5. 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

VisualDL将训练过程中的数据、参数等信息储存至日志文件中后，启动面板即可查看可视化结果。

1. 记录日志

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：

  1. class LogWriter(logdir=None,
  2.                 comment='',
  3.                 max_queue=10,
  4.                 flush_secs=120,
  5.                 filename_suffix='',
  6.                 write_to_disk=True,
  7.                 **kwargs)

接口参数

参数格式含义
logdirstring日志文件所在的路径，VisualDL将在此路径下建立日志文件并进行记录，如果不填则默认为runs/${CURRENT_TIME}
commentstring为日志文件夹名添加后缀，如果制定了logdir则此项无效
max_queueint日志记录消息队列的最大容量，达到此容量则立即写入到日志文件
flush_secsint日志记录消息队列的最大缓存时间，达到此时间则立即写入到日志文件
filename_suffixstring为默认的日志文件名添加后缀
write_to_diskboolean是否写入到磁盘

示例

设置日志文件并记录标量数据：

  1. from visualdl import LogWriter
  3. # 在`./log/scalar_test/train`路径下建立日志文件
  4. with LogWriter(logdir="./log/scalar_test/train") as writer:
  5.     # 使用scalar组件记录一个标量数据
  6.     writer.add_scalar(tag="acc", step=1, value=0.5678)
  7.     writer.add_scalar(tag="acc", step=2, value=0.6878)
  8.     writer.add_scalar(tag="acc", step=3, value=0.9878)

2. 启动面板

在上述示例中，日志已记录三组标量数据，现可启动VisualDL面板查看日志的可视化结果，共有两种启动方式：

在命令行启动

使用命令行启动VisualDL面板，命令格式如下：

  1. 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
—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
—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
—languageVisualDL面板语言，可指定为’EN’或’ZH’，默认为浏览器使用语言
—public-pathVisualDL面板URL路径，默认是’/app’，即访问地址为’http://<host>:<port>/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://<host>:<port>/<public_path>/api'；若没有设置public_path参数，则默认为'http://<host>:<port>/api‘

针对上一步生成的日志，启动命令为：

  1. visualdl --logdir ./log

在Python脚本中启动

支持在Python脚本中启动VisualDL面板，接口如下：

  1. visualdl.server.app.run(logdir,
  2.                         host="127.0.0.1",
  3.                         port=8080,
  4.                         cache_timeout=20,
  5.                         language=None,
  6.                         public_path=None,
  7.                         api_only=False,
  8.                         open_browser=False)

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
logdirstring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
modelstring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
hoststring指定启动服务的ip，默认为127.0.0.1
portint启动服务端口，默认为8040
cache_timeoutint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
languagestringVisualDL面板语言，可指定为’en’或’zh’，默认为浏览器使用语言
public_pathstringVisualDL面板URL路径，默认是’/app’，即访问地址为’http://:/app’
api_onlyboolean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://://api’；若没有设置public_path参数，则默认为http://:/api’
open_browserboolean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：

  1. from visualdl.server import app
  3. 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：

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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：

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多实验对比

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：

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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。

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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。

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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。

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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

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  • Overlay模式

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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。

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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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开源贡献

VisualDL 是由 PaddlePaddle 和 ECharts 合作推出的开源项目。 Graph 相关功能由 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。