MindInsight ビジュアル ダッシュボード v2.0.0

MindInsight は、MindSpore に使いやすいチューニング機能とデバッグ機能を提供します。トレーニング プロセス中に、スカラー、テンソル、画像、計算グラフ、モデルのハイパーパラメーター、トレーニング時間などのデータをファイルに記録し、MindInsight 視覚化ページで表示および分析できます。

インストール

システム環境情報の確認

ハードウェア プラットフォームは Ascend または GPU です。

Python 3.7.5 がインストールされていることを確認します。

MindInsight と MindSpore は一貫している必要があります。

ソース コードを使用してコンパイルおよびインストールする場合は、次の依存関係がインストールされていることも確認する必要があります。

CMake 3.14.1 以降をインストールすることを確認します。

GCC 7.3.0 のインストールを確認します。

node.js 10.19.0以降をインストールすることを確認します。

ホイール0.32.0以降の取り付けを確認してください。

pybind11 2.4.3 以降をインストールすることを確認します。

その他の依存関係については、requirements.txt を参照してください。

設置方法

pip インストールまたはソース コードのコンパイルとインストールを使用できます。

ピップのインストール

PyPI にインストールします。

pip インストール マインドインサイト

インストールのカスタマイズ:

pip インストール https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/{バージョン}/MindInsight/any/mindinsight-{バージョン}-py3-none-any.whl --trusted-host ms- release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

インターネットに接続すると、whl パッケージのインストール時に MindInsight インストール パッケージの依存関係が自動的にダウンロードされます (依存関係の詳細については、requirements.txt を参照してください)。それ以外の場合は、自分でインストールする必要があります。

{version} は MindInsight 番号を表します。たとえば、MindInsight 1.3.0 をダウンロードする場合は、{version} を 1.3.0 と記述する必要があります。

MindInsight は、x86 64 ビットまたは ARM 64 ビット アーキテクチャを使用した Linux ディストリビューション システムをサポートします。

ソースコードのコンパイルとインストール

コードリポジトリからソースコードをダウンロードする

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

MindInsight をコンパイルしてインストールする

次のいずれかのインストール方法を選択できます

1. ソースコードのルートディレクトリで以下のコマンドを実行します。

cd mininsightpip install -rrequirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepython setup.py install

2. whl パッケージをビルドしてインストールします。

ソース コードのルート ディレクトリを入力し、まずビルド ディレクトリで MindInsight コンパイル スクリプトを実行し、次にコマンドを実行して出力ディレクトリに生成された whl パッケージをインストールします。

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

インストールが成功したことを確認する

次のコマンドを実行します

マインドインサイトの開始 [--ポート PORT]

以下のプロンプトが表示されれば、インストールは成功です。

Web アドレス: http://127.0.0.1:8080サービス開始状態: 成功

クイックスタート

MindInsight を使用する前に、トレーニング プロセス中にデータを記録する必要があります。MindInsight を起動するときに、保存されたデータの場所を指定します。起動が成功したら、視覚化ページでデータを表示できます。以下では、トレーニング プロセス データの記録と、MindInsight サービスの開始と停止について簡単に紹介します。

SummaryCollector は、計算グラフ、損失値、学習率、パラメータの重みなどの一般的な情報を迅速かつ簡単に収集するために MindSpore が提供するインターフェイスです。 以下は、データ収集に SummaryCollector を使用する例です。データが保存されるディレクトリは ./summary_dir として指定されます。

...マインドスポアからインポート SummaryCollectorssummary_collector = SummaryCollector(summary_dir='./summary_dir')model.train(epoch=1, ds_train, callbacks=[summary_collector])

視覚データを記録するその他の方法については、クリックして MindInsight の使用法チュートリアルをご覧ください。

データを収集した後、MindInsight を起動するときにデータを保存するディレクトリを指定します。

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

正常に起動したら、ブラウザから http://127.0.0.1:8080 にアクセスして、視覚化ページを表示します。

MindInsight サービスを停止するコマンド

マインドインサイト停止 [--ポート PORT]