VisualDL - 参数实时追踪与多模型可视化分析工具

视觉化工具VisualDL项目介绍

项目简介

VisualDL是飞桨（PaddlePaddle）提供的一款可视化分析工具。它能够通过多种图表展示参数的变化趋势，直观地可视化模型结构、数据样本、张量直方图、PR曲线、ROC曲线以及高维数据分布等信息。VisualDL帮助用户更清晰地理解训练过程和模型结构，从而提升模型优化的效率。

VisualDL支持多种可视化功能，包括实时指标追踪、模型结构可视化、数据样本展示、超参数与模型指标关系可视化、张量分布变化展示、PR曲线及高维数据投影等。此外，VisualDL提供了VDL.service，使开发者能轻松保存、跟踪和分享实验的可视化结果。用户可以通过《VisualDL 用户指南》了解每个功能的具体使用方法，并尝试我们的在线演示。

VisualDL兼容的浏览器包括：Google Chrome（版本 ≥ 79）、Firefox（版本 ≥ 67）、Microsoft Edge（版本 ≥ 79）和Safari（版本 ≥ 11.1）。

VisualDL原生支持Python使用，开发者只需在模型训练前添加几行Python代码即可获取丰富的可视化结果。

项目特点

易于使用

VisualDL的API设计高效，易于使用。用户只需轻轻一点即可生成模型结构的可视化。

功能丰富

VisualDL提供的功能包括训练参数、数据样本、图形结构、张量直方图、PR曲线和高维数据分布的可视化。

高兼容性

VisualDL支持主流的模型结构如Paddle、ONNX、Caffe，广泛适用于多元用户的视觉分析需求。

全面支持

通过集成于飞桨生态系统中，VisualDL让开发者使用不同组件时无障碍，体验到最佳的使用效果。

软件安装

通过 PiP 安装

python -m pip install visualdl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

通过源码安装

git clone https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL.git
cd VisualDL

python setup.py bdist_wheel
pip install --upgrade dist/visualdl-*.whl

请注意，自 2020年1月1日起，Python 2已不再获得官方支持。为了确保代码的可用性，VisualDL现在只支持 Python 3。

使用指南

VisualDL将训练过程中的数据、参数和其他信息存储在日志文件中，用户可以启动面板来查看可视化结果。

日志创建

VisualDL提供了Python SDK，通过LogWriter可以自定义记录器。以下是接口描述：

class LogWriter(logdir=None,
                max_queue=10,
                flush_secs=120,
                filename_suffix='',
                **kwargs)

接口参数包括日志文件的路径、数据的最大缓存容量和时间等。用户可以根据需要配置这些参数。

创建日志文件并记录标量值的示例：

from visualdl import LogWriter

# 在 `./log/scalar_test/train` 目录下创建日志文件
with LogWriter(logdir="./log/scalar_test/train") as writer:
    # 使用 `add_scalar` 记录标量值
    writer.add_scalar(tag="acc", step=1, value=0.5678)
    writer.add_scalar(tag="acc", step=2, value=0.6878)
    writer.add_scalar(tag="acc", step=3, value=0.9878)