在深度学习中可视化模型的训练过程有助于我们分析模型的状态。可视化训练过程的库很多，我们将一些常用的库集成到 MMCV 中方便用户使用。在 MMCV 中使用这些库只需简单配置。...在本文中将介绍这些库以及它们在 MMCV 中的使用方法。...TensorBoard 支持记录多种数据类型： - 指标和损失 - 超参数和模型 config - 图片数据（可视化权重、张量、多个图像） - 模型图 - Embedding Projector（在低维空间可视化高维数据...使用 在 OpenMMLab codebase 中 使用 TensorBoard 只需一行配置，举 MMClassification 为例： - 安装 MMClassification - 安装 TensorBoard...最后对以上工具做一个简单的总结： 如果你偏好在本地使用，想要一款能满足基本的实验记录需求、且上手容易的，推荐使用 TensorBoard； 如果对可视化和实验记录有较高要求，推荐使用 Neptune
Profiler 记录执行事件 - 运行 Profiler - 使用 TensorBoard 查看结果并分析模型性能 - 借助 Profiler 提高性能 - 使用其他高级功能分析性能 开始使用 PyTorch...鉴于 GPU 内存大小有限，优化内存使用效率有助于： * 允许运行更大规模的模型，在终端级别的任务上表现更好。 * 允许更大的批尺寸，提高训练速度。...Profiler 记录了 Profiler 间隔期间的所有内存分配。选择「设备」就可以看到每个算子在 GPU 侧或主机侧的内存使用详情。...SM Efficiency) 是一个更细化的指标，它表示在跟踪全过程中，正在使用的 SM 的百分比，代表 SM 上至少有一个活动 wrap 的 time 百分比，以及那些空闲 warp。...VS Code Python 扩展现已支持 TensorBoard 集成。 只有当 Tensorboard 在 VS Code 中运行时，跳转到源代码才可用。
本文的目的是描述我在训练自己的自定义对象检测模型时所采取的步骤，并展示我的皮卡丘检测技能，以便你可以自己尝试。首先，我将从程序包的介绍开始。...它的独特之处在于它能够准确地记录速度和内存使用情况(反之亦然)，因此你可以根据你的需要和你的选择平台（手机）来调整模型。...每次训练产生一个新的检查点时，评估工具将使用给定目录中可用的图像进行预测(在我的例子中，我使用了来自测试集中的图像)。...精确度指标 TensorBoard还会自动评估评估集的一些图像。它真正的好处是，通过使用一个滑块（slider），你可以看到预测的置信（confidence）是如何根据模型的检查点的变化而变化的。...在这一节中，我谈到了训练管道，如何使用TensorBoard来评估模型。然后，一旦训练完成，我就完成了导出模型并导入Python notebook和安卓手机的过程。
这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验，我使用的时候也是按照这个教程来来的，有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard...然后，我日常是使用 tensorboard --logdir=....我之后打算聊一些Megatron-LM的细节，其中重要的依据就是使用PyTorch Profiler 的结果，所以这里对PyTorch Profiler TensorBoard Plugin教程做一个翻译...在使用 DDP 时可能有多个工作节点。...所有步骤时间是所有分析步骤（或称为迭代）的总时间。GPU 繁忙时间是在“所有步骤时间”中至少有一个 GPU kernel在此 GPU 上运行的时间。然而，这个高级别的利用率指标是粗糙的。
所包含的组件 IBM Watson Studio: 使用RStudio、Jupyter和Python在一个配置好的协作环境中分析数据，其中包括IBM的value-adds，比如managed Spark...创建IBM云服务 使用IBM Watson Studio中的Jupyter Notebooks运行代码 分析结果 1....使用IBM Watson Studio中的Jupyter Notebooks运行代码 创建一个新的Watson Studio项目 创建notebook 运行notebook 上传数据 保存和分享 2.1...创建一个新的Watson Studio项目 登录到IBM的 Watson Studio，登录后，你将看到仪表板。...注意: 通过在Watson Studio中创建一个项目，一个免费的Object Storage服务和Watson Machine Learning服务将在你的IBM Cloud帐户中创建。
创建回调、指定一个目录来记录数据、在调用 fit 方法时传递回调。这种方式适用于大多数情况，但是如果我们想要记录一个不容易获得的自定义Scalars怎么办？...使用 TensorBoard 时，不仅限于损失和指标。...可以评估模型在不同运行中的公平性，并比较它们在不同组之间的性能。...在使用 TensorFlow 时，使用 Summary API 创建了将数据记录到 logdir 文件夹的对象。在使用 PyTorch 时，官方也提供了类似的API。...如果继续运行模型并重复记录数据，将遇到 UI 问题，使界面难以使用。 5、不支持可视化视频文件和非结构化数据格式 某些数据类型无法在 TensorBoard 中可视化。特别是常用的视频数据。
有了自动化和多维的基础，作者发现Mantis-ML 2.0已经成熟，可以发现以前未被识别的基因-疾病关联，并与人类遗传证据结合作为未来研究和开发计划的起点。...在测试13种异质疾病时，Mantis-ML的得分在两种情况下异常相似，中位Pearson相关系数为0.98（见图2B）。...两种疾病在图中越接近，它们之间相关联的基因重叠得越多。当为HPO、GEL和OT绘制分数时，作者在每个网络中观察到有意义的群集，HPO和GEL显示了多个疾病群集，而OT显示了一个明显的癌症生理学群集。...与随机基因组相比，作者发现在AMELIE中青睐的高得分Mantis-ML基因的富集度大约是三倍，这表明Mantis-ML和AMELIE认为某些基因是有前途的领先指标（见图4E）。...为了评估Mantis-ML与UKB PheWAS之间的一致性，作者使用费舍尔精确检验评估了每个资源中排名最高的Mantis-ML基因（HPO、OT和GE的前5%）与在UKB PheWAS中达到基因组范围显著性
TensorBoard 除了可以可视化 TensorFlow 的计算图，还可以可视化 TensorFlow 程序运行过程中各种有助于了解程序运行状态的监控指标。...在本节中将介绍如何利用 TensorBoard 中其他栏目可视化这些监控指标。...以下程序展示了如何将 TensorFlow 程序运行时的信息输出到 TensorBoard 日志文件中。...'+name,其中mean为命名空间，/是命名空间的分隔符 # 在相同命名空间中的监控指标会被整合到同一栏中，name则给出了当前监控指标属于哪一个变量 mean =...# 在Tensorflow程序执行的过程中只需要运行这个操作就可以将代码中定义的所有日志生成操作全部执行一次，从而将所有日志文件写入文件。
Tensorboard的可视化依赖于tensorflow程序运行输出的日志文件，因而tensorboard和tensorflow程序在不同的进程中运行。 那如何启动tensorboard呢？...图2 linux下启动tensorboard服务的命令 注意，当系统报错，找不到tensorboard命令时，则需要使用绝对路径调用tensorboard，例如下面的命令形式： python tensorflow...注意，由于本节程序是在Linux服务器上运行的，所以需要输入该服务器完整的IP地址（"188.88.88.88"指本实验所使用的服务器IP地址，实际操作时需要修改成实际使用的服务器IP），若tensorflow...图13 选择迭代轮数对应记录页面 如上图13所示，在浏览器中打开可视化界面，进入GRAPHS子栏目，点击Session runs选框，会出现一个下拉菜单，这个菜单中展示了所有日志文件中记录的运行数据所对应的迭代轮数...图16 第9000轮迭代时不同计算节点的TPU Compatibility效果展示图 下一篇将讲述“Tensorflow监控指标可视化”与Tensorboard总述。敬请期待。
它提供了各种图表和面板，可以展示模型的训练过程、性能指标、网络结构、数据分布等信息。 首先，为了使用TensorBoard进行可视化，需要在代码中添加TensorBoard的回调函数。...在模型训练时，每个epoch结束时将记录模型的性能和其他相关信息，并将它们写入TensorBoard日志目录中。以下是添加TensorBoard回调函数的示例代码。...TensorBoard中的主要面板包括以下几个： Scalars：展示训练过程中的标量指标，比如训练误差、验证误差、学习率等。...当我们训练模型时，可能会想要实时监控模型的训练情况，比如损失函数的变化、准确率的变化等。TensorBoard提供了Scalars界面，可以方便地对这些指标进行可视化；如下图所示。 ...在代码中，我们可以使用tf.summary.scalar函数将指标写入TensorBoard日志文件中。 其次，介绍一下Graphs界面。
他还断言，“许多人专注在让老板满意，而不是解决问题。”此外，他还说出了一个埋藏了十多年的秘密： 当我为 PowerShell 做原型时，一位朋友告诫我说这是会被解雇的事情。...他在接受外媒采访时表示，作为一名长期 Unix 开发人员，他曾尝试直接使用 ksh 或 bash ，但都失败了。 “Unix 和 Windows 之间存在核心架构差异。...Linux 是面向文件的操作系统，而 Windows 是面向 API 的操作系统。在 Linux 中，如果可以修改文件并运行进程，那么就可以管理任何事情。...Jeffrey 在推特上也坦诚：“我曾考虑将 PowerShell 作为一家初创公司，但意识到要成功需要在成千上万台机器上运行。在 Windows 中发布意味着我的想法将被超过 10 亿台机器使用。...这次的事件中，最大的争议在于 Rambler 声称 Igor Sysoev 在担任公司系统管理员时开发了 Nginx，因此 Rambler 拥有 Nginx 技术的所有权。
重要工具介绍 TensorBoard： 是一个TensorFlow提供的强大工具，用于可视化和理解深度学习模型的训练过程和结果。下面我将介绍TensorBoard的相关知识和使用方法。...设置 TensorBoard 回调 在TensorFlow中，你需要通过TensorBoard回调来记录数据，以便后续在TensorBoard中查看。...跨平台： PIL 可以在多个平台上运行，并且易于安装和使用，适合不同应用场景的图像处理需求。...pytorch中较为重要的两个函数 dir()： 能 让 我 们 知 道 工 具 箱 以 及 工 具 箱 （pytorch包）中 的 分 隔 区 有 什 么 东 西 。...（相当于说明书） 当你引入一个新模块时，你可以先用dir()查看模块中的内容，然后使用help()来深入了解特定函数或类的用法和功能。
19【mac与R】我在mac上按照公告下载了R和R studio，并且在桌面上新建了R_02的文件夹，文件夹里包含R_02.Rproj，和一些csv文件。...23【R绘图】我今天尝试在课件中的堆叠条形图代码的基础上增加黑色边框，其中与黑色边框设置的代码如图，但是运行后得到的边框始终是红色，未见报错，想问一下原因和解决办法 根据数据变化的参数放在aes里，这个...试试把最后的{1:10}改为{1..10}。 34【Linux】在rm 中i 交互回答中，为啥我没出来呢？...48【clusterProfiler】library(clusterProfiler)时说是不存在叫‘HPO.db’这个名字的程辑包，然后我安装HPO.db包时没有error，出现了warning信息，...理论上是不影响使用，但是我library("HPO.db")还是报错。
在 Android Studio 4.1 中，Memory Profiler (内存分析器) 可以记录本地内存分配的调用栈。...通过内存分析器，我可以获得整个 GPU 模拟示例运行期间的本地内存分配记录。我们需要点击 Run->Profile-> ‘app’ 来重启应用。...Size) 表示在数据采集结束之前，整个数据采集过程中未被释放的内存容量； "全部剩余计数" (Total Remaining Count) 和剩余容量类似，表示在采集结束之前，整个采集过程中未被释放的对象总数...另一个本地内存追踪的常见用法是理解应用启动时内存的占用情况。在 Android Studio 4.1 中，我们还增加了在应用启动时采集本地内存使用记录的功能。...Profiling 标签页位于 Run Configuration 对话框中 您可以在 Run 配置对话框中自定义采集间隔或者设置应用启动时记录内存使用情况。 这里您还可以为新的采集修改采样率。
运行程序，生成日志文件，然后在tensorboard的IMAGES栏目下就会出现如下图一所示的内容（实验用的是mnist数据集）。仪表盘设置为每行对应不同的标签，每列对应一个运行。...其中，k为summary中记录的音频被剪辑的次数，每排张量是一对[encoded_audio, label]，其中，encoded_audio 是在summary中指定其编码的二进制字符串，label是一个描述音频片段的...栏目能进行的交互操作有： 点击每个图表左下角的蓝色小图标将展开图表 拖动图表上的矩形区域将放大 双击图表将缩小 鼠标悬停在图表上会产生十字线，数据值记录在左侧的运行选择器中。...图二 tensorboard中的SCALARS栏目内容展开界面 此外，读者可通过在仪表盘左侧的输入框中，编写正则表达式来创建新文件夹，从而组织标签。...图五 tensorboard中的PROJECTOR栏目内容展开界面 Embedding Projector从模型运行过程中保存的checkpoint文件中读取数据，默认使用主成分分析法（PCA）将高维数据投影到
之前的工作中也有多少接触过这个AutoML（Automated Machine Learning）的概念，简单来说就是把模型开发的标准过程模块化，都交给一些自动化的组件来完成，比如数据集的划分、特征衍生...、算法选择、模型训练、调优、部署以及后续的监控，都“一条龙”地在AutoML实现。...的使用，那么对于这个auto-sklearn就很好理解了的，不熟悉其实也没有关系，也蛮简单的，后续我拿一些小栗子来说明一下，主要围绕两个核心的分类接口和回归接口API：AutoSklearnClassifier...AutoDL学习框架——auto-keras介绍与入门 介绍完了机器学习框架的原理以及其中一个产品的简单使用，顺便也介绍下深度学习的自动化机器学习框架，深度学习在近几年十分大热，神经网络在很多时候的表现也是让人吃惊...NLP有十分丰富的应用，比如文本分类、情感分析、机器翻译、智能问答等，在Auto-Keras中也有类似的APIs可以用，我们拿其中一个文本分类预测来看看。
原标题：TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics 在本系列的这一点上，我们刚刚完成了训练过程中的网络运行。...现在，我们希望获得有关此过程的更多指标，以更好地了解幕后情况。 鸟瞰我们在训练过程中所处的位置。...准备数据 建立模型 训练模型 分析模型的结果 为此使用TensorBoard TensorBoard：TensorFlow的可视化工具包 TensorBoard提供了机器学习实验所需的可视化和工具： 跟踪和可视化指标...实际上，可以说网络图和图像的batch都已添加到TensorBoard中。 运行TensorBoard 要启动TensorBoard，我们需要在终端上运行tensorboard命令。...当运行tensorboard命令时，我们传递一个参数来告诉tensorboard数据在哪里。
我们首先介绍了联邦学习[16,25](FL)的基本概念，以及在真实任务中利用隔离数据而不泄露隐私的必要性。...当超参数优化(HPO)来到FL时，每次尝试都意味着多个参与者之间的通信，这可能是非常昂贵的，特别是对于跨设备的场景。因此，有必要让社区意识到在FL设置下HPO的独特性，并促进联合HPO的技能。...首先，我们将正式定义联邦HPO问题。然后我们引入了低保真HPO的概念，并强调了在FL设置中调节保真度的两种方法。...尽管FL已被应用于各种类型的数据，但联邦图学习(FGL)的重要性和独特性使其值得在本教程中占据专门的部分。...接下来，使用FederatedScope中实现的攻击方法，我们将演示在FedAvg中直接共享模型参数更新时的隐私泄露。
TensorBoard 数据会自动写入创建估计器时指定的model_dir参数 如果您正在使用keras包，则必须在使用fit()函数训练模型时包含callback_tensorboard()函数 我们修改了之前提供的...("logs") ) 当我们执行笔记本时，我们获得了训练单元的以下输出： Started TensorBoard at http://127.0.0.1:4233 当我们点击链接时，我们会看到在 TensorBoard...我们还学习了如何使用 R 中的可视化工具 TensorBoard。我们还介绍了一个来自 R Studio 的新工具tfruns，它允许您为多次运行创建报告，分析和比较它们，并在本地保存或发布它们。...例如，您经常看到自己陷入以下一种或多种情况： 在损失和指标输出中得到了 NaN 即使经过多次迭代，损失或其他指标也没有改善 在这种情况下，我们需要调试使用 TensorFlow API 编写的代码。...要使用调试器，该过程通常如下： 在代码中的断点处设置要中断的位置并检查变量 在调试模式下运行代码 当代码在断点处中断时，检查它然后继续下一步 一些调试器还允许您在代码执行时以交互方式观察变量，而不仅仅是在断点处
来自 profiler 的所有信息都可以在 TensorBoard 中为用户可视化。...新的 Profiler API 在 PyTorch 中得到了原生支持，并且提供了迄今为止最简单的体验，用户可以在不安装任何附加包的情况下分析他们的模型，并且可以通过新的 PyTorch Profiler...插件在 TensorBoard 中立即查看结果。...再也不需要在系统中运行终端窗口来提供 TensorBoard UI 的后端！下面是运行在 TensorBoard 中的 PyTorch Profiler Trace View。 ?...想了解更多 VS Code 中对 TensorBoard 的支持请查阅下面的博文： https://devblogs.microsoft.com/python/python-in-visual-studio-code-february
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