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2018/11/15 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/hacks/
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[DL Hacks]Visdomを使ったデータ可視化
1.
DEEP LEARNING JP [DL
Papers] Visdomを使ったデータ可視化 [DLHacks] Kota Kakiuchi, M2, Systems Innovation, UTokyo http://deeplearning.jp/
2.
Deep Learningにおける可視化 • 機械学習(特にDeep
Learning)の学習 – 学習の進捗を(リアルタイムで)観測したい – ロス・生成物(画像・テキストなど)・分析結果などを一元的に管理したい – 複数の設定での実験結果を比較したい • 動的な可視化ツールが非常に便利! – ex) tensorboard : tensorflowの可視化ツール • 学習進捗やモデル構造も可視化 • 便利 • pytorchでは何を使えばいいのか? 2
3.
Pytorchで使える動的可視化ツール 1. Visdom – 今回紹介するライブラリ 2.
tensorboardx – Pytorch (mxnet, chainer, numpy, …)でtensorboardを使うためのライブラリ – github: https://github.com/lanpa/tensorboardX – 普通に良さそう 3. Bokeh – pythonにおけるインタラクティブな可視化ライブラリ – 例:https://r9y9.github.io/blog/2017/12/14/jupyter-bokeh/ 4. CometML – “機械学習のためのGithub” – https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dlhackscomet-ml-github-103547890 – 非常に便利そうだが一部有料・チームやプロジェクト単位だと課金してもいいかも 3
4.
Visdom • Facebook Researchによるリアルタイムデータ可視化ツール –
Pytorch (torch), Numpyをサポート – tensorflowでいう所のtensorboard – 現状モデルの可視化はできない 4
5.
5 最初は何もない ボード
6.
6 出力が“window”として並ぶ - 各windowは拡大・移動など動的な 処理が可能
7.
7 可視化スペース (env)の指定 - projectごとに分けたり。。。
env内のデータ全消去 - envのsave - env自体のdelete 全windowを整列
8.
How to use 8
9.
Install 9
10.
Usage - port :
ポート指定 - hostname : ホスト指定 10 or default :
11.
API例 • vis.image :
画像出力 • vis.text : テキスト出力 • vis.audio : 音声出力 • vis.video : 動画出力 • vis.matplot : matplotlibの描写を 出力 11 • vis.scatter : 散布図 • vis.line : 線グラフ • vis.heatmap : ヒートマップ • vis.bar : 棒グラフ • vis.histogram: ヒストグラム • vis.boxplot : 箱ひげ図 • vis.quiver : 矢印プロット • vis.mesh : メッシュ basic plot
12.
実際に実行してみる • Jupyter Notebook
URL – https://drive.google.com/file/d/12MPtXlVR5bP89iloDm4n0OE05wIKiKYF/view?usp=s haring 12
Download now