张量可视设计

特性背景

张量可视能够帮助用户直观查看训练过程中的Tensor值,既支持以直方图的形式呈现Tensor的变化趋势,也支持查看某次step的具体Tensor值。Tensor包括权重值、梯度值、激活值等。

总体设计

Tensor可视主要是解析由MindSpore的TensorSummary算子记录的Tensor数据生成的Summary文件,并把结果返回给前端展示。

MindInsight解析时会遵循proto文件(Google Protocol Buffer,是一种高效便捷的结构化数据存储方式)来解析Tensor数据,然后把数据缓存起来,在前端查询特定数据时将其返回供前端展示。

Tensor可视支持1-N维的Tensor以表格或直方图的形式展示,对于0维的Tensor,需要通过ScalarSummary来记录并在标量可视中展示。

在表格视图中,可以查询当前缓存中特定step的Tensor数据,后台通过切片操作使得用户单次可以查询任意0-2维的Tensor数据。

在直方图视图中,可以查询当前缓存中所有step的直方图数据。

后端设计

张量可视相关的类主要有TensorContainerHistogram以及TensorProcessor类,其中TensorContainer用于保存Tensor的具体值、维度、数据类型、最大值、最小值、直方图等信息,这里的直方图引用了Histogram的数据。Histogram用于处理直方图相关的信息,包括保存桶个数,归一化缓存中所有step的直方图数据等。TensorProcessor用于处理与Tensor相关的HTTP请求,包括获取当前缓存中特定训练作业,特定tag有多少个step,每个step的Tensor统计信息,特定step的特定维度的Tensor数据(单次支持查询最多某两维的数据)以及特定tag的直方图数据。

前端设计

tensor_table.png

图1:表格展示

图1将用户所记录的张量以表格的形式展示,包含以下功能:

  • 表格中白色方框显示当前展示的是哪个维度下的张量数据,其中冒号:表示当前维度索引范围,和Python索引含义基本一致,不指定具体索引表示当前维度所有值,2:5表示索引2到5(不包括5)的值,可以在方框输入对应的索引或者含有:的索引范围来查询特定维度的张量数据。

  • 拖拽表格下方的空心圆圈可以查询特定步骤的张量数据。

tensor_histogram.png

图2:直方图展示

图2将用户所记录的张量以直方图的形式进行展示。

接口设计

在张量可视中,主要有文件接口和RESTful API接口,其中文件接口为summary.proto文件,是MindInsight和MindSpore进行数据对接的接口。 RESTful API接口是MindInsight前后端进行数据交互的接口,是内部接口。

文件接口设计

summary.proto文件为总入口,其中张量的数据(TensorProto)存放在Summary的Value中,如下所示:

{
    message Summary {
        message Image {
            // Dimensions of the image.
            required int32 height = 1;
            required int32 width = 2;
            ...
        }

        message Histogram {
          message bucket{
              // Counting number of values fallen in [left, left + width).
              // For the rightmost bucket, the range is [left, left + width].
              required double left = 1;
              required double width = 2;
              required int64 count = 3;
          }

          repeated bucket buckets = 1;
          ...
        }

        message Value {
            // Tag name for the data.
            required string tag = 1;

            // Value associated with the tag.
            oneof value {
                float scalar_value = 3;
                Image image = 4;
                TensorProto tensor = 8;
                Histogram histogram = 9;
            }
        }

    // Set of values for the summary.
    repeated Value value = 1;
}

而TensorProto的定义在anf_ir.proto文件中。