MindInsight 시각적 대시보드 v2.0.0

MindInsight는 MindSpore에 사용하기 쉬운 조정 및 디버깅 기능을 제공합니다. 훈련 과정에서 스칼라, 텐서, 이미지, 계산 그래프, 모델 하이퍼파라미터, 훈련 시간 등의 데이터를 파일에 기록하고 MindInsight 시각화 페이지를 통해 보고 분석할 수 있습니다.

설치하다

시스템 환경 정보 확인

하드웨어 플랫폼은 Ascend 또는 GPU입니다.

Python 3.7.5가 설치되어 있는지 확인합니다.

MindInsight와 MindSpore는 일관성을 유지해야 합니다.

소스 코드를 사용하여 컴파일하고 설치하는 경우 다음 종속성이 설치되어 있는지도 확인해야 합니다.

CMake 3.14.1 이상 설치를 확인합니다.

GCC 7.3.0 설치를 확인합니다.

node.js 10.19.0 이상 설치를 확인하세요.

휠 0.32.0 이상 설치를 확인하세요.

pybind11 2.4.3 이상 설치를 확인하세요.

기타 종속성에 대해서는 요구사항.txt를 참조하세요.

설치방법

pip 설치 또는 소스 코드 컴파일 및 설치를 사용할 수 있습니다.

핍 설치

PyPI에 설치:

pip 설치 MindInsight

사용자 정의 설치:

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

인터넷에 연결되면 whl 패키지를 설치할 때 MindInsight 설치 패키지의 종속성이 자동으로 다운로드됩니다(종속성에 대한 자세한 내용은 요구사항.txt 참조).

{version}은 MindInsight 번호를 나타냅니다. 예를 들어 MindInsight 1.3.0을 다운로드하는 경우 {version}은 1.3.0으로 작성되어야 합니다.

MindInsight는 x86 64비트 또는 ARM 64비트 아키텍처를 사용하는 Linux 배포 시스템을 지원합니다.

소스코드 컴파일 및 설치

코드 저장소에서 소스 코드를 다운로드하세요.

자식 클론 https://gitee.com/mindspore/mindinsight.git

MindInsight 컴파일 및 설치

다음 설치 방법 중 하나를 선택할 수 있습니다.

1. 소스코드 루트 디렉터리에서 다음 명령어를 실행합니다.

CD mindinsightpip 설치 -r 요구사항.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepython setup.py install

2. whl 패키지를 빌드하고 설치합니다.

소스코드의 루트 디렉터리로 들어가 먼저 빌드 디렉터리에서 MindInsight 컴파일 스크립트를 실행한 후, 출력 디렉터리에 생성된 whl 패키지를 설치하는 명령어를 실행합니다.

CD mindinsightbash 빌드/build.shpip 설치 출력/mindinsight-{버전}-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

성공적인 설치 확인

다음 명령을 실행하십시오.

mindinsight 시작 [--port PORT]

아래와 같은 메시지가 나오면 설치가 성공한 것입니다

웹 주소: http://127.0.0.1:8080서비스 시작 상태: 성공

빠른 시작

MindInsight를 사용하기 전에 훈련 과정에서 데이터를 기록해야 합니다. MindInsight를 시작할 때 저장된 데이터의 위치를 ​​지정하고 시작이 성공한 후 시각화 페이지를 통해 데이터를 볼 수 있습니다. 다음은 훈련 과정 데이터 기록, MindInsight 서비스 시작 및 중지에 대해 간략하게 소개합니다.

SummaryCollector는 공통 정보를 빠르고 쉽게 수집하기 위해 MindSpore에서 제공하는 인터페이스입니다. 수집되는 정보에는 계산 그래프, 손실 값, 학습률, 매개변수 가중치 등이 포함됩니다. 다음은 데이터 수집을 위해 SummaryCollector를 사용하는 예이며, 데이터가 저장되는 디렉터리는 ./summary_dir로 지정된다.

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

시각적 데이터를 기록하는 더 많은 방법을 보려면 클릭하여 MindInsight 사용 튜토리얼을 보십시오.

데이터 수집 후 MindInsight 시작 시 데이터를 저장할 디렉터리를 지정합니다.

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

성공적으로 시작되면 브라우저를 통해 http://127.0.0.1:8080에 접속하여 시각화 페이지를 봅니다.

MindInsight 서비스를 중지하는 명령

mindinsight 중지 [--port PORT]