专属资源池最佳实践-使用Tensorboard监控训练

TensorBoard是人工智能训练可视化的一个通用工具，算法人员在训练模型时经常会用到。本博客简单介绍一个支持在Pytorch引擎下训练模型并监控loss曲线的案例。

本文主要作为“Notebook与训练任务联动”的拓展篇，是“ModelArts专属池使用”的一个子场景细化。用户也可以尝试通过其他数据同步方式。

代码改造

训练代码记录tensorboard日志是需要进行改造的。可以参考Pytorch的官方文档： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/tensorboard_tutorial.html#tracking-model-training-with-tensorboard

也可以参考中文文档： https://zhuanlan.zhihu.com/p/103630393

主要修改点如下： 

# step 1
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# step 2
writer = SummaryWriter(log_dir=args.output)

for epoch in range(start_epoch, end_epoch):
        ...
        loss = criterion(outputs, targets)
        
        # step 3
        writer.add_scalar('train_loss', loss, epoch)

Tensorboard使用

ModelArts的Notebook默认提供tensorboard可视化工具，使用可以参考文档： https://support.huaweicloud.com/devtool-modelarts/develop-modelarts-0069.html

最简单的方法，就是进入到有tensorboard日志的目录，然后新建Tensorboard窗口。操作方法如截图：

展示效果如：

代码样例

参考“Notebook与训练任务联动”博客，用修改后的代码替换“main.py”即可。

在terminal里使用以下命令顺便数据和代码：

mkdir -p dog_cat_case
cd dog_cat_case
wget https://ma-sa.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/yangzilong/demos/train_with_tb.py
wget https://ma-sa.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/yangzilong/demos/dog_cat_1w.zip
unzip dog_cat_1w.zip

在terminal里使用以下命令启动训练：

cd /home/ma-user/work/dog_cat_case
/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python train_with_tb.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/

其他数据加载方式

利用Notebook挂载PFS桶，并追踪TB的日志信息。挂载操作如截图：

挂载后Notebook可以通过“/data”目录来访问，如需在工作目录查看，可以执行如下命令：

ln -snf /data /home/ma-user/work/data

tensorboard的日志上传，可以在训练代码里自主进行定时同步。也可以使用训练任务对输出目录的自动同步的机制（注意，默认每30s同步一次，需要将输出目录指定到PFS桶）。