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Microsoft开源AI调试工具

微软已经在GitHub上的开源下发布了TensorWatch,这是一个AI调试和可视化工具。TensorWatch可用于创建自定义可视化,UI和仪表板。

它也可以用于针对您的实时ML训练过程执行任意查询,作为查询结果返回流,并使用您选择的可视化工具查看该流。

TensorWatch是一个使用Jupyter Notebook而不是预先打包的用户界面的Python库,因为Jupyter Notebook更易于自定义。在进行实时培训过程的交互式调试时,您可以选择使用Jupyter Notebook中的可组合UI或Jupyter Lab中的实时共享仪表板。您还可以使用Python构建自己的自定义UI,或选择现有的Python UI。TensorWatch还支持2D和3D版本的几种标准可视化类型,包括条形图,直方图和饼图。

张量表

TensorWatch中的数据与其他对象(包括文件,控制台,套接字,云存储和可视化)一样被视为流。TensorWatch流可以侦听其他流,从而可以将自定义数据流图放在一起,开发人员说这意味着您可以将多个流渲染到同一可视化中,或者可以在多个可视化中同时渲染一个流,或者可以将一个流保留在许多文件中,或者根本不保留。

TensorWatch中使用的另一个主要思想是惰性日志记录模式。这意味着您不必设置显式日志记录;相反,您可以让TensorWatch观察变量。这样可以降低开销,因此您可以在训练过程中跟踪任意多个变量,包括大型模型或整个批次。

然后,您可以在TensorWatch观察到的变量的上下文中执行交互式查询,并获取返回的流。然后可以可视化,保存或处理这些流。开发人员给出了一个示例,该示例编写一个lambda表达式,该表达式在每批完成时计算模型中各层的平均重量梯度,并将结果作为张量流发送,并可以绘制为条形图。

TensorWatch还基于现有的开源库为训练前和训练后阶段提供功能,以提供模型图可视化,通过降维进行数据探索,模型统计以及用于卷积网络的多个预测解释器。

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