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可视化功能

AIStation 在开发环境和训练管理模块中提供主流框架的模型可视化功能。下面介绍各类可视化工具的使用方法：

账号安全

VPN 账号与平台账号可能不同，请注意区分。不要共享账号、密码、验证码或客户端登录状态。

1.训练管理​

在训练管理模块，单机/分布式类型的任务有可视化功能。 Caffe框架支持Netscope网络结构可视化以及caffe训练过程可视化； Tensorflow、Mxnet、Pytorch框架是基于TensorBoard可视化工具实现可视化功能；PaddlePaddle框架是基于的VisualDL工具。 在任务训练过程中查看或者任务训练完成后，通过点击可视化按钮，进入可视化页面。下面通过选择完成的任务介绍可视化功能。

2.Caffe可视化​

caffe网络结构可视化​

可视化任务—创建​

点击可视化按钮，打开Netscope标签页，开始创建Caffe可视化任务。可视化任务—创建界面

Netscope​

进入文件管理系统，打开Caffe的网络结构文件（train-lenet.prototxt），复制全文；在左侧输入框内粘贴全文，键入shift+enter，得到网络结构。Netscope界面Netscope界面

caffe训练过程可视化​

#可视化任务—创建 点击训练过程可视化按钮，开始创建Caffe训练过程可视化。caffe训练过程可视化界面

可视化​

弹出训练过程可视化窗口，查看训练时间，损失率，学习率。可视化界面

2.TensorFlow可视化​

可视化任务—创建​

点击可视化按钮，开始创建TensorFlow可视化任务。可视化任务—创建界面

选择启动文件夹​

单击需要打开的可视化文件夹。选择启动文件夹界面

TensorBoard​

打开TensorBoard标签页，展示TensorFlow可视化信息。TensorBoard界面

其它框架的任务可视化可参考“TensorFlow可视化”章节

开发环境​

开发环境运行后，可以选择相应的可视化工具：

开发环境界面

AIStation 默认提供三种可视化工具。使用 TensorBoard 时，请选择正确的日志文件；Netscope 的使用方式与训练管理模块一致，可参考前文。

Visdom 用于 PyTorch 框架任务的可视化。使用前，请确认开发环境由 PyTorch 框架镜像创建。具体步骤如下：

  1. 示例demo.py文件地址："/[user-name]/ visualization/visdom/demo.py"；
  2. 创建基于Pytorch框架镜像的开发环境；
  3. 打开Visdom可视化工具；
  4. 修改demo.py文件中hostname和端口号与Visdom可视化工具所打开网页一致；
  5. 在开发环境shell终端中执行python demo.py命令，运行demo示例，即可在Visdom打开的页面查看此demo的可视化。