Tableau de bord visuel MindInsight v2.0.0

MindInsight fournit à MindSpore des capacités de réglage et de débogage faciles à utiliser. Pendant le processus de formation, des données telles que des scalaires, des tenseurs, des images, des graphiques de calcul, des hyperparamètres de modèle et le temps de formation peuvent être enregistrées dans des fichiers et visualisées et analysées via la page de visualisation MindInsight.

Installer

Confirmer les informations sur l'environnement système

La plate-forme matérielle est Ascend ou GPU.

Confirmez que Python 3.7.5 est installé.

MindInsight et MindSpore doivent être cohérents.

Si vous utilisez le code source pour compiler et installer, vous devez également confirmer que les dépendances suivantes sont installées.

Confirmez pour installer CMake 3.14.1 et supérieur.

Confirmez l'installation de GCC 7.3.0.

Confirmez pour installer node.js 10.19.0 et supérieur.

Confirmez l'installation de la roue 0.32.0 et supérieure.

Confirmez pour installer pybind11 2.4.3 et supérieur.

Pour les autres dépendances, consultez Requirements.txt.

Méthode d'installation

Vous pouvez utiliser l'installation pip ou la compilation et l'installation du code source.

installation de pip

Installer sur PyPI :

pip installer mindinsight

Installer la personnalisation :

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

Une fois connecté à Internet, les dépendances du package d'installation de MindInsight seront automatiquement téléchargées lors de l'installation du package whl (voir exigences.txt pour plus de détails sur les dépendances). Dans les autres cas, vous devez l'installer vous-même.

{version} représente le numéro MindInsight. Par exemple, lors du téléchargement de MindInsight 1.3.0, {version} doit être écrit sous la forme 1.3.0.

MindInsight prend en charge les systèmes de distribution Linux utilisant une architecture x86 64 bits ou ARM 64 bits.

Compilation et installation du code source

Téléchargez le code source depuis le référentiel de code

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

Compiler et installer MindInsight

Vous pouvez choisir l'une des méthodes d'installation suivantes

1. Exécutez la commande suivante dans le répertoire racine du code source.

cd mindinsightpip install -r exigences.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepython setup.py install

2. Créez le package whl et installez-le.

Entrez le répertoire racine du code source, exécutez d'abord le script de compilation MindInsight dans le répertoire de construction, puis exécutez la commande pour installer le package whl généré dans le répertoire de sortie.

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

Vérifier l'installation réussie

Exécutez la commande suivante

mindinsight démarrer [--port PORT]

Si l'invite suivante apparaît, l'installation a réussi

Adresse Web : http://127.0.0.1:8080état de démarrage du service : succès

Démarrage rapide

Avant d'utiliser MindInsight, vous devez enregistrer les données pendant le processus de formation. Lors du démarrage de MindInsight, spécifiez l'emplacement des données enregistrées. Une fois le démarrage réussi, vous pouvez afficher les données via la page de visualisation. Ce qui suit présente brièvement l'enregistrement des données du processus de formation, ainsi que le démarrage et l'arrêt du service MindInsight.

SummaryCollector est une interface fournie par MindSpore pour collecter rapidement et facilement certaines informations courantes. Les informations collectées comprennent des graphiques de calcul, des valeurs de perte, des taux d'apprentissage, des poids de paramètres, etc. Voici un exemple d'utilisation de SummaryCollector pour la collecte de données, dans lequel le répertoire dans lequel les données sont stockées est spécifié comme ./summary_dir.

... depuis l'importation de mindspore SummaryCollectorssummary_collector = SummaryCollector(summary_dir='./summary_dir')model.train(epoch=1, ds_train, callbacks=[summary_collector])

Pour plus de méthodes d'enregistrement de données visuelles, veuillez cliquer pour afficher le didacticiel d'utilisation de MindInsight.

Après avoir collecté les données, spécifiez le répertoire dans lequel stocker les données lors du démarrage de MindInsight.

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

Après un démarrage réussi, accédez à http://127.0.0.1:8080 via le navigateur pour afficher la page de visualisation.

Commande pour arrêter le service MindInsight

arrêt de mindinsight [--port PORT]