TensorFlow有Tensorboard,MindSpore框架如何做可视化?

Easter79
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5 月12 日,机器之心联合华为昇腾学院开设的线上公开课《轻松上手开源框架MindSpore》第 6 课完成,王越讲师为大家带来了主题分享《MindSpore可视化工具使用指南》,第 6 课回顾视频如下:

https://www.bilibili.com/video/BV1et4y117aW​ www.bilibili.com

第六课精选问答

在第六课的QA环节中,有一些问题被大家广泛提到,王越讲师再次做了精选与编辑,供大家参考。

Q1:momentum是SGD?

momentum是SGD的优化方法,主要思想是引入一个积攒历史梯度的信息动量,来加速SGD。我认为它主要解决了SGD的两个问题,一个是随机梯度的方法引入的噪声,另一个是 SGD在收敛过程中,和我们想要的梯度相比,会有比较大的摆动。

当前mindspore提供既提供了SGD,又提供了momentum

TensorFlow有Tensorboard,MindSpore框架如何做可视化?

Q2:和TensorBoard有什么区别?

我认为主要的区别有以下几点:

  1. 从设计思路上来说,TensorBoard主要以插件化的形式来进行构建,它的好处是开发比较方便,功能解耦比较清楚。开发一个新功能,可以很快在TensorBoard添加一个新的页签。但是我认为这种模式存在的缺点是不停的添加单个的功能,缺乏总体的使用引导,指导用户怎样去一步一步调网络。 MindInsight在设计上是希望给用户提供网络调试和调优的方法论,可以看到MindInsight的入口是从训练列表开始的,点击某个训练后,希望给用户很清晰的指引:在调试调优的某个阶段遇到某个问题时,应该使用哪个功能。
  2. 从组件上来说,我认为MindInsight现在有一些特色功能是TensorBoard不具备的,比如说像溯源,数据图的展示等等。当然MindInsight现在还在比较快速的构建和开发中,会陆续上线很多新的组件。
  3. 从生态上来说,TensorBoard和Tensorflow目前主要是服务于GPU/TPU的,MindInsight和MindSpore则需要适配Ascend芯片。芯片的不同会导致在功能上的差异,比如Profiling,MindInsight需要考虑数据下沉等训练场景的性能展示。

Q3:mindspore支持动态图吗?

MindSpore目前是支持动态图的,我们称这种执行模式叫Pynative,怎样使用动态图模式进行训练和调试可以参考第三讲的内容。MindInsight后续会release Debugger组件,我们可以使用Pynative模式调试脚本,图模式执行时如果出现异常可以使用MindInsight的Debugger调试。

Q4:数据溯源那里说明所有训练都是同样的数据吗?

在刚才的讲解视频中,我们看到的数据溯源显示的是一条直线,说明训练任务都使用了相同的数据pipeline流程。如果用户发现可能是因为某个数据增强操作导致训练异常,改变了数据增强操作,两次训练的差别就会体现在数据溯源中。

Q5:目前还有其他profile方式吗?

目前在Ascend芯片训练或者推理,可以使用run包中的组件进行profile,但是使用起来会需要一些配置项,结果解析需要依靠脚本完成。MindInsight会首先基于Ascend芯片提供易用的profile能力和结果展示,然后逐步把能力迁移到GPU和CPU。

Q6:nvprof可以配合mindspore吗?

我个人没有尝试过,但是从原理推断应该是可以的;如果有感兴趣的同学可以进行尝试,我们可以在群组讨论。

Q7:训练中间层可视化?

如果中间层可视化是指的是计算图的中间层信息,可以使用MindInsight中的计算图可视组件进行查看。可以点开计算图,找到感兴趣的层,查看节点的名称、type等信息;

如果中间层可视化指的是中间层权重的变化趋势,可以使用HistogramSummary算子进行记录,并使用MindInsight参数分布图功能查看;

如果中间层可视化指训练时想看到中间层的计算结果,pynative模式可以配合pdb等在算子执行返回时直接查看,图模式可以依赖MindInsight后续release的Debugger进行查看。Debugger可以在某个step执行完成后暂停训练,用户可以在计算图上找到感兴趣的中间层,点击节点查看对应的算子输出。

Q8:mindinsight目前可以在云上用吗?

MindInsight作为一个python package,天然支持在云上使用;我们后续会提供云上场景的官方支持和说明。

Q9:minsight可以输出优化后的图吗?

是可以的,summary文件中记录的计算图是MindSpore前端优化后的图,如果想查看更多阶段的图,可以在context中打开save_graphs开关,这样可以得到一些不同优化阶段的计算图文件(后缀名为.pb),可以在MindInsight中将这些计算图可视化。

Q10:将来能给个加载GE图的例子吗?

目前加载GE图(ge_ir.proto)的功能还处在试用阶段,功能成熟后我们会考虑开源,届时会给出对应的文档。

第六课PPT如下:

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