内容简介:注:本文转载自公众号AIArea,作者mantchModel Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的https://github.com/NLP-LOVE/Model_Log
注:本文转载自公众号AIArea,作者mantch
1. Model Log 介绍
Model Log 是一款基于 Python 3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的 超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等,并以曲线图的形式进行展现对比 ,轻松三步即可实现。GitHub项目地址:
https://github.com/NLP-LOVE/Model_Log
通过调节超参数的方式多次训练模型,并使用 Model Log 工具进行记录,可以很直观的进行模型对比,堪称调参神器。以下是使用 工具 后模型训练时 Loss 的变化曲线图。访问线上体验版:
http://mantchs.com/model_log.html
通过上图可以很清晰的看出两个模型的训练效果,而且在表格当中高亮显示修改过的超参数,方便进行模型分析。
2. Model Log 特性
-
轻量级、无需任何配置、极简API、开箱即用。
-
只需要把模型的超参数和评估指标数据通过API添加即可,轻松三步即可实现。
-
高亮显示修改过的超参数,方便进行模型分析。
-
自动检测和获取正在训练的模型数据,并进行可视化,无需人工参与。
-
使用 SQLite 轻量级本地数据库存储,可供多个用户同时使用,保证每个用户看到的数据是独立的。
-
可视化组件采用 Echarts 框架,交互式曲线图设计,可清晰看到每个 epoch 周期的指标数据和变化趋势。
3. Model Log 演示地址
访问线上体验版:
http://mantchs.com/model_log.html
4. Model Log 安装
Python3 版本以上,通过 pip 进行安装即可。
pip install model-log
注意:若安装的过程中出现以下情况,说明 model-log 命令已经安装到Python下的bin目录中,如果直接输入 model-log 可能会出现 command not found,可以直接到bin目录下执行。
5. Model Log 使用
5.1 启动 web 端
Model Log 安装成功后,Linux、Mac用户直接终端输入以下命令,Windows用户在cmd窗口输入:
model-log
默认启动 5432端口 ,可以在启动命令上使用参数 -p=5000 指定端口号。若提示命令不存在,可以直接到Python/3.7/bin目录下执行。
启动后可在浏览器输入网址进入:http://127.0.0.1:5432
也可访问线上体验版:
http://mantchs.com/model_log.html
-
web首页是项目列表,一个项目可以有多个模型,这些模型可以在曲线图中直观比较。
-
web 端会自动检测是否有新模型开始训练,如果有,直接会跳转到相应的 loss 等评价指标页,同时会自动获取指标数据进行呈现。
-
可供多个用户使用,添加昵称即可,SQLite 轻量级本地数据库存储,保证每个用户看到的数据是独立的。
-
通过点击曲线图下方的图例,可切换不同模型的评估曲线。
5.2 Model Log API使用
轻松三步即可使用
-
第一步:先创建 ModelLog 类,并添加必要的属性
from model_log.modellog import ModelLog
"""
:param nick_name: str,昵称,多人使用下可起到数据隔离。
:param project_name: str,项目名称。
:param project_remark: str,项目备注,默认为空。
项目名称如不存在会新建
"""
model_log = ModelLog(nick_name='mantch', project_name='demo实体识别', project_remark='')
"""
:param model_name: str,模型名称
"""
model_log.add_model_name(model_name='BILSTM_CRF模型')
"""
:param remark: str,模型备注
"""
model_log.add_model_remark(remark='模型备注')
"""
:param param_dict: dict,训练参数字典
:param param_type: str,参数类型,例如:TF参数、Word2Vec参数等。
"""
model_log.add_param(param_dict={'lr':0.01}, param_type='tf_param') -
第二步:模型训练的每次 epoch (周期)可以添加评估指标数据,评估指标可以进行以下选择。
第一次调用该 API 时,会把以上设置的数据(模型名称、备注等)持久化到 SQLite 数据库,并且 web 端会自动获取评估指标数据进行图形化展示。
"""
:param metric_name: str,评估指标名称,
可选择['train_loss', 'test_loss', 'test_acc', 'test_recall', 'test_precision', 'test_F1']
:param metric_value: float,评估指标数值。
:param epoch: int,训练周期
metric_name 参数只可以选择以上六种
第一次调用该 API 时,会把以上设置的数据(模型名称、备注等)持久化到 SQLite 数据库,并且 web 端会自动获取数据进行图形化展示。
可以在每个 epoch 周期的最后使用该 API 添加训练集和测试集的评估指标,web 端会自动获取该数据。
"""
model_log.add_metric(metric_name='train_loss', metric_value=4.5646, epoch=1) -
第三步:模型训练完成后,可以添加最好的一次评估数据。
"""
:param best_name: str,最佳评估指标名称,
:param best_value: float,最佳评估指标数值。
:param best_epoch: int,训练周期
添加当前模型训练中最佳的评估数据,一般放到模型训练的最后进行添加。
"""
model_log.add_best_result(best_name='best_loss', best_value=1.2122, best_epoch=30)
"""
关闭 SQLite 数据库连接
"""
model_log.close()
5.3 Model Log 使用示例
MIST手写数字识别: https://github.com/NLP-LOVE/Model_Log/blob/master/demo_TF_MIST.py
推荐阅读
征稿启示| 200元稿费+5000DBC(价值20个小时GPU算力)
文本自动摘要任务的“不完全”心得总结番外篇——submodular函数优化
斯坦福大学NLP组Python深度学习自然语言处理工具Stanza试用
关于AINLP
AINLP 是一个有趣有AI的自然语言处理社区,专注于 AI、NLP、机器学习、深度学习、推荐算法等相关技术的分享,主题包括文本摘要、智能问答、聊天机器人、机器翻译、自动生成、知识图谱、预训练模型、推荐系统、计算广告、招聘信息、求职经验分享等,欢迎关注!加技术交流群请添加AINLPer(id:ainlper),备注工作/研究方向+加群目的。
阅读至此了,分享、点赞、在看三选一吧:pray:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- Flutter 实现平滑曲线折线图
- MPAndroidChart项目实战(二)——双平滑曲线(双折线图)和MarkView实现
- 回归模型的评估指标
- 与你生活密切相关的排序算法的评估指标
- 神经网络的“刚性”(自恰性):谷歌评估泛化能力新指标,Stiffness
- ICML新研究提出泛化能力评估新指标:直接上向量余弦距离就OK,还开源了相关代码
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
CSS与DHTML精髓(第2版)
Dan Livingston / 清华大学 / 2003-7-1 / 34.00
CSS与DHTML精髓(第二版),ISBN:9787302066941,作者:战晓苏译;战晓苏译一起来看看 《CSS与DHTML精髓(第2版)》 这本书的介绍吧!