可视化工具总览

可视化工具的目的和用户用途是什么？

可视化工具使用户能够跟踪实验指标，例如损失和准确性，可视化模型图等。可视化训练过程对于问题的发现和模型收敛效果的确定非常重要，从而优化得到较好的模型设计。

插件是做什么用的？

• TensorBoard
  TensorBoard 用于提供机器学习工作流程期间所需的测量和可视化的工具。目前云道和华为云环境的训练模块已集成，请参考Tensorboard in ModelArts 、TensorBoard in ModelArts FAQ 和 TensorBoard官网指导。
  注：ModelArts TensorBoard目前只支持TensorFlow和MXNet引擎，只有使用TensorFlow或MXNet引擎的训练作业才可以创建TensorBoard作业。

• MindInsight
  MindInsight用于MindSpore模型的精度和性能调优，主要收集Summary和profiling数据，目前云道环境的训练模块已集成，请参考 MindInsight in ModelArts 和 MindInsightFAQ 。

• Obsfs
  对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一款基于FUSE的文件系统工具，用于将OBS并行文件系统挂载至Linux系统，让用户能够在本地像操作文件系统一样直接使用OBS海量的存储空间。对于原本使用本地文件系统存储数据的用户，如果希望把数据存储在OBS上但不改变数据的访问方式，推荐使用obsfs。
  Obsfs详情链接：https://support.huaweicloud.com/fstg-obs/obs_12_0001.html

插件展示

1.TensorBoard和MindInsight在线使用有四种入口形式，本次只展示有界面化的三种方式

Tensorboard

Mindinsight

2.支持TensorBoard的 obsfs和MindInsight的 obsfs（在入口1中）

三种入口具体操作

1.点击入口1，进入Jupyter Notebook自动创建.ipynb文件
在对话框中输入tensorboard相应命令，即可展示界面。
例如：

• Tensorboard

%reload_ext tensorboard
%tensorboard --logdir /home/ma-user/work/log

备注：支持输入obs地址，例如
%tensorboard --logdir obs://dongcongvisual/tf_log/

• Mindinsight

%reload_ext mindinsight
%mindinsight --summary-base-dir /home/ma-user/work/log

备注：支持输入obs地址，例如
%mindinsight --summary-base-dir obs:/dongcong/ms_log/

2.点击入口2，直接进入Tensorboard展示界面。
默认读取路径/home/ma-user/work/

• Tensorboard

备注：当存在两个以及以上工程的log时，界面如下。通过Runs下选择查看相对应的log。

• Mindinsight

3.点击入口3

• Tensorboard

1）在搜索框中输入tensorboard，点击Create a new tensorboard。

2）填写需要查看的本地log路径，例如/home/ma-user/work/log2
备注：支持相对路径同时也支持绝对路径，填写/home/ma-user/work/下的log地址或者./log。

3）点击CREATE进入展示界面

• Mindinsight

1）在搜索框中输入mindinsight，点击Create a new mindinsight。

2）填写需要查看的本地log路径

3）点击CREATE进入展示界面

三种关闭方式

1.直接从界面关闭。备注：后台未关闭

2.在.ipynb中输入命令，关闭
例如：

• Tensorboard

!kill -9 PID

• Mindinsight

!mindinsight stop --port 端口号

3.点击
，选择要关闭的SHUT DOWN。