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Actualización más reciente 2024-09-20 GMT+08:00

Introducción a la visualización de trabajos de entrenamiento

Notebook de ModelArts de la nueva versión es compatible con TensorBoard y MindInsight para visualizar los trabajos de entrenamiento. En el entorno de desarrollo, utilice pequeños conjuntos de datos para entrenar y depurar algoritmos, durante los cuales puede comprobar la convergencia del algoritmo y detectar problemas para facilitar la depuración.

Puede crear trabajos de visualización de tipos TensorBoard y MindInsight en ModelArts.

Tanto TensorBoard como MindInsight muestran eficazmente la tendencia de cambio de un trabajo de entrenamiento y los datos utilizados en el entrenamiento.

  • TensorBoard

    TensorBoard muestra eficazmente el gráfico computacional de TensorFlow en el proceso de ejecución, la tendencia de todas las métricas en el tiempo y los datos utilizados en el entrenamiento. Para obtener más información sobre TensorBoard, visite el sitio web oficial de TensorBoard.

    Los trabajos de entrenamiento en visualización de TensorBoard solo admiten las variantes de CPU y GPU basadas en imágenes de TensorFlow 2.1 y PyTorch 1.4 y 1.8. Seleccione las imágenes y variantes según los requisitos del sitio.

  • MindInsight

    MindInsight visualiza la información como escalares, imágenes, gráficos computacionales e hiperparámetros modelados durante el entrenamiento. También proporciona funciones como panel de entrenamiento, linaje de modelos, linaje de datos y depuración de rendimiento, lo que le ayuda a entrenar y depurar modelos de manera eficiente. MindInsight apoya los trabajos de entrenamiento de MindSpore. Para obtener más información sobre MindInsight, visite el sitio web oficial de MindSpore.

    A continuación se muestran las imágenes y variantes compatibles con los trabajos de entrenamiento en visualización de MindInsight y se seleccionan imágenes y variantes según los requisitos del sitio.

    • MindSpore 1.2.0 (CPU o GPU)

Puede utilizar el archivo de resumen generado durante el entrenamiento del modelo para crear un trabajo de visualización en Notebook de DevEnviron.