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任务分析介绍

在 DCE 5.0 智能算力模块中，提供了模型开发过程重要的可视化分析工具，用于展示机器学习模型的训练过程和结果。 本文将介绍 任务分析（Tensorboard）的基本概念、在智能算力系统中的使用方法，以及如何配置数据集的日志内容。

Note

Tensorboard 是 TensorFlow 提供的一个可视化工具，用于展示机器学习模型的训练过程和结果。 它可以帮助开发者更直观地理解模型的训练动态，分析模型性能，调试模型问题等。

Tensorboard

Tensorboard 在模型开发过程中的作用及优势：

  • 可视化训练过程：通过图表展示训练和验证的损失、精度等指标，帮助开发者直观地观察模型的训练效果。
  • 调试和优化模型：通过查看不同层的权重、梯度分布等，帮助开发者发现和修正模型中的问题。
  • 对比不同实验：可以同时展示多个实验的结果，方便开发者对比不同模型和超参数配置的效果。
  • 追踪训练数据：记录训练过程中使用的数据集和参数，确保实验的可复现性。

如何创建 Tensorboard

在智能算力系统中，我们提供了便捷的方式来创建和管理 Tensorboard。以下是具体步骤：

在创建时 Notebook 启用 Tensorboard

  1. 创建 Notebook：在智能算力平台上创建一个新的 Notebook。

  2. 启用 Tensorboard：在创建 Notebook 的页面中，启用 Tensorboard 选项，并指定数据集和日志路径。

    Tensorboard

在分布式任务创建及完成后启用 Tensorboard

  1. 创建分布式任务：在智能算力平台上创建一个新的分布式训练任务。
  2. 配置 Tensorboard：在任务配置页面中，启用 Tensorboard 选项，并指定数据集和日志路径。

  3. 任务完成后查看 Tensorboard：任务完成后，可以在任务详情页面中查看 Tensorboard 的链接，点击链接即可查看训练过程的可视化结果。

    Tensorboard

在 Notebook 中直接引用 Tensorboard

在 Notebook 中，可以通过代码直接启动 Tensorboard。以下是一个示例代码：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
import datetime

# 定义日志目录
log_dir = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")

# 创建 Tensorboard 回调
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

# 构建并编译模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型并启用 Tensorboard 回调
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[tensorboard_callback])

如何配置数据集的日志内容

在使用 Tensorboard 时，可以记录和配置不同的数据集和日志内容。以下是一些常见的配置方式：

配置训练和验证数据集的日志

在训练模型时，可以通过 TensorFlow 的 tf.summary API 来记录训练和验证数据集的日志。以下是一个示例代码：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf

# 创建日志目录
train_log_dir = 'logs/gradient_tape/train'
val_log_dir = 'logs/gradient_tape/val'
train_summary_writer = tf.summary.create_file_writer(train_log_dir)
val_summary_writer = tf.summary.create_file_writer(val_log_dir)

# 训练模型并记录日志
for epoch in range(EPOCHS):
    for (x_train, y_train) in train_dataset:
        # 训练步骤
        train_step(x_train, y_train)
        with train_summary_writer.as_default():
            tf.summary.scalar('loss', train_loss.result(), step=epoch)
            tf.summary.scalar('accuracy', train_accuracy.result(), step=epoch)

    for (x_val, y_val) in val_dataset:
        # 验证步骤
        val_step(x_val, y_val)
        with val_summary_writer.as_default():
            tf.summary.scalar('loss', val_loss.result(), step=epoch)
            tf.summary.scalar('accuracy', val_accuracy.result(), step=epoch)

配置自定义日志

除了训练和验证数据集的日志外，还可以记录其他自定义的日志内容，例如学习率、梯度分布等。以下是一个示例代码：

# 记录自定义日志
with train_summary_writer.as_default():
    tf.summary.scalar('learning_rate', learning_rate, step=epoch)
    tf.summary.histogram('gradients', gradients, step=epoch)

Tensorboard 管理

在智能算力中，通过各种方式创建出来的 Tensorboard 会统一展示在任务分析的页面中，方便用户查看和管理。

Tensorboard

用户可以在任务分析页面中查看 Tensorboard 的链接、状态、创建时间等信息，并通过链接直接访问 Tensorboard 的可视化结果。

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