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概述

训练过程中的标量、图像、计算图以及模型超参等信息记录到文件中，通过可视化界面供用户查看。

操作流程

  • 准备训练脚本，并在训练脚本中指定标量、图像、计算图、模型超参等信息记录到summary日志文件，接着运行训练脚本。

  • 启动MindInsight，并通过启动参数指定summary日志文件目录，启动成功后，根据IP和端口访问可视化界面，默认访问地址为 http://127.0.0.1:8080。

  • 在训练过程中，有数据写入summary日志文件时，即可在页面中查看可视的数据。

准备训练脚本

当前MindSpore支持将标量、图像、计算图、模型超参等信息保存到summary日志文件中，并通过可视化界面进行展示。

MindSpore目前支持多种方式将数据记录到summary日志文件中。

方式一：通过SummaryCollector自动收集

在MindSpore中通过 Callback 机制提供支持快速简易地收集一些常见的信息，包括计算图，损失值，学习率，参数权重等信息的 Callback, 叫做 SummaryCollector。

在编写训练脚本时，仅需要实例化 SummaryCollector，并将其应用到 model.train 或者 model.eval 中， 即可自动收集一些常见信息。SummaryCollector 详细的用法可以参考 API 文档中 mindspore.train.callback.SummaryCollector。

样例代码如下：

import mindspore
import mindspore.nn as nn
from mindspore import ops
from mindspore import context, Tensor, Model
from mindspore.nn.metrics import Accuracy
from mindspore.train.callback import SummaryCollector


def conv(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, pad_mode="valid", has_bias=True):
    return nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding,
                     has_bias=has_bias, pad_mode=pad_mode)


def fc_with_initialize(input_channels, out_channels, has_bias=True):
    return nn.Dense(input_channels, out_channels, has_bias=has_bias)


class AlexNet(nn.Cell):
    """AlexNet"""
    def __init__(self, num_classes=10, channel=3, phase='train', include_top=True):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.conv1 = conv(channel, 64, 11, stride=4, pad_mode="same", has_bias=True)
        self.conv2 = conv(64, 128, 5, pad_mode="same", has_bias=True)
        self.conv3 = conv(128, 192, 3, pad_mode="same", has_bias=True)
        self.conv4 = conv(192, 256, 3, pad_mode="same", has_bias=True)
        self.conv5 = conv(256, 256, 3, pad_mode="same", has_bias=True)
        self.relu = ops.ReLU()
        self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, pad_mode='valid')
        self.include_top = include_top
        if self.include_top:
            dropout_ratio = 0.65
            if phase == 'test':
                dropout_ratio = 1.0
            self.flatten = nn.Flatten()
            self.fc1 = fc_with_initialize(6 * 6 * 256, 4096)
            self.fc2 = fc_with_initialize(4096, 4096)
            self.fc3 = fc_with_initialize(4096, num_classes)
            self.dropout = nn.Dropout(dropout_ratio)

    def construct(self, x):
        """define network"""
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool2d(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool2d(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv4(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv5(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool2d(x)
        if not self.include_top:
            return x
        x = self.flatten(x)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc3(x)
        return x


context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)

network = AlexNet(num_classes=10)
loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction="mean")
lr = Tensor(0.5, mindspore.float32)
opt = nn.Momentum(network.trainable_params(), lr, momentum=0.9)
model = Model(network, loss, opt, metrics={"Accuracy": Accuracy()})

# How to create a valid dataset instance,
# for detail, see the https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.1/quick_start/quick_start.html document.
ds_train = create_dataset('./dataset_path')

# Init a SummaryCollector callback instance, and use it in model.train or model.eval
summary_collector = SummaryCollector(summary_dir='./summary_dir', collect_freq=1)

# Note: dataset_sink_mode should be set to False, else you should modify collect freq in SummaryCollector
model.train(epoch=1, train_dataset=ds_train, callbacks=[summary_collector], dataset_sink_mode=False)

ds_eval = create_dataset('./dataset_path')
model.eval(ds_eval, callbacks=[summary_collector])

使用summary功能时，建议将model.train()的dataset_sink_mode参数设置为False。请参考文末的注意事项。

方式二：结合Summary算子和SummaryCollector，自定义收集网络中的数据

MindSpore除了提供 SummaryCollector 能够自动收集一些常见数据，还提供了Summary算子，支持在网络中自定义收集其他的数据，比如每一个卷积层的输入，或在损失函数中的损失值等。

当前支持的Summary算子:

记录方式如下面的步骤所示。

步骤一：在继承 nn.Cell 的衍生类的 construct 函数中调用Summary算子来采集图像或标量数据或者其他数据。

比如，定义网络时，在网络的 construct 中记录图像数据；定义损失函数时，在损失函数的 construct中记录损失值。

如果要记录动态学习率，可以定义优化器时，在优化器的 construct 中记录学习率。

样例代码如下：

import mindspore
import mindspore.ops as ops
from mindspore import Tensor, nn
from mindspore.nn import Optimizer


class CrossEntropyLoss(nn.Cell):
    """Loss function definition."""
    def __init__(self):
        super(CrossEntropyLoss, self).__init__()
        self.cross_entropy = ops.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
        self.mean = ops.ReduceMean()
        self.one_hot = ops.OneHot()
        self.on_value = Tensor(1.0, mindspore.float32)
        self.off_value = Tensor(0.0, mindspore.float32)

        # Init ScalarSummary
        self.scalar_summary = ops.ScalarSummary()

    def construct(self, logits, label):
        label = self.one_hot(label, ops.shape(logits)[1], self.on_value, self.off_value)
        loss = self.cross_entropy(logits, label)[0]
        loss = self.mean(loss, (-1,))

        # Record loss
        self.scalar_summary("loss", loss)
        return loss


class MyOptimizer(Optimizer):
    """Optimizer definition."""
    def __init__(self, learning_rate, params, ...):
        ...
        # Initialize ScalarSummary
        self.scalar_summary = ops.ScalarSummary()
        self.histogram_summary = ops.HistogramSummary()
        self.weight_names = [param.name for param in self.parameters]

    def construct(self, grads):
        ...
        # Record learning rate here
        self.scalar_summary("learning_rate", learning_rate)

        # Record weight
        self.histogram_summary(self.weight_names[0], self.parameters[0])
        # Record gradient
        self.histogram_summary(self.weight_names[0] + ".gradient", grads[0])

        ...

class Net(nn.Cell):
    """Net definition."""
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        ...

        # Init ImageSummary
        self.image_summary = ops.ImageSummary()
        # Init TensorSummary
        self.tensor_summary = ops.TensorSummary()

    def construct(self, data):
        # Record image by Summary operator
        self.image_summary("image", data)
        # Record tensor by Summary operator
        self.tensor_summary("tensor", data)
        ...
        return out

同一种Summary算子中，给数据设置的名字不能重复，否则数据收集和展示都会出现非预期行为。 比如使用两个 ScalarSummary 算子收集标量数据，给两个标量设置的名字不能是相同的。

步骤二：在训练脚本中，实例化 SummaryCollector，并将其应用到 model.train。

样例代码如下：

from mindspore import Model, nn, context
from mindspore.train.callback import SummaryCollector
...

context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)
network = Net()
loss_fn = CrossEntropyLoss()
optim = MyOptimizer(learning_rate=0.01, params=network.trainable_params())
model = Model(network, loss_fn=loss_fn, optimizer=optim, metrics={"Accuracy": Accuracy()})

ds_train = create_dataset('./dataset_path')

summary_collector = SummaryCollector(summary_dir='./summary_dir', collect_freq=1)
model.train(epoch=2, train_dataset=ds_train, callbacks=[summary_collector])

方式三：自定义Callback记录数据

MindSpore支持自定义Callback, 并允许在自定义Callback中将数据记录到summary日志文件中， 并通过可视化页面进行查看。

下面的伪代码则展示在CNN网络中，开发者可以利用带有原始标签和预测标签的网络输出，生成混淆矩阵的图片, 然后通过 SummaryRecord 模块记录到summary日志文件中。 SummaryRecord 详细的用法可以参考 API 文档中 mindspore.train.summary.SummaryRecord。

样例代码如下：

from mindspore.train.callback import Callback
from mindspore.train.summary import SummaryRecord

class ConfusionMatrixCallback(Callback):
    def __init__(self, summary_dir):
        self._summary_dir = summary_dir

    def __enter__(self):
        # init you summary record in here, when the train script run, it will be inited before training
        self.summary_record = SummaryRecord(self._summary_dir)

    def __exit__(self, *exc_args):
        # Note: you must close the summary record, it will release the process pool resource
        # else your training script will not exit from training.
        self.summary_record.close()
        return self

    def step_end(self, run_context):
        cb_params = run_context.run_context.original_args()

        # create a confusion matric image, and record it to summary file
        confusion_matrix = create_confusion_matrix(cb_params)
        self.summary_record.add_value('image', 'confusion_matrix', confusion_matrix)
        self.summary_record.record(cb_params.cur_step)

# init you train script
...

confusion_matrix = ConfusionMatrixCallback(summary_dir='./summary_dir')
model.train(network, train_dataset=ds_train, callbacks=[confusion_matrix])

上面的三种方式，支持记录计算图, 损失值等多种数据。除此以外，MindSpore还支持保存训练中其他阶段的计算图，通过 将训练脚本中 context.set_context 的 save_graphs 选项设置为 True, 可以记录其他阶段的计算图，其中包括算子融合后的计算图。

在保存的文件中，ms_output_after_hwopt.pb 即为算子融合后的计算图，可以使用可视化页面对其进行查看。

方式四：进阶用法，自定义训练循环

如果训练时不是使用MindSpore提供的 Model 接口，而是模仿 Model 的 train 接口自由控制循环的迭代次数。则可以模拟 SummaryCollector，使用下面的方式记录summary算子数据。详细的自定义训练循环教程，请参考官网教程。

下面的例子，将演示如何使用summary算子以及 SummaryRecord 的 add_value 接口在自定义训练循环中记录数据。更多 SummaryRecord 的教程，请参考Python API文档。

from mindspore import nn
from mindspore.train.summary import SummaryRecord
import mindspore.ops as ops

class LeNet5(nn.Cell):
    def __init__(self, num_class=10):
        super(LeNet5, self).__init__()
        self.num_class = num_class
        self.batch_size = 32
        self.conv1 = conv(1, 6, 5)
        ...

        self.image_summary = ops.ImageSummary()
        self.tensor_summary = ops.TensorSummary()

    def construct(self, x):
        self.image_summary('x1', x)
        x = self.conv1(x)
        self.tensor_summary('after_conv1', x)
        x = self.relu(x)
        ...
        return x

...

def train():
    epochs = 10
    net = LeNet5()
    with SummaryRecord('./summary_dir') as summary_record:
        for epoch in range(epochs):
            step = 1
            for inputs in dataset_helper:
                output = net(*inputs)
                current_step = epoch * len(dataset_helper) + step
                print("step: {0}, losses: {1}".format(current_step, output.asnumpy()))

                # Note1: The output should be a scalar, and use 'add_value' method to record loss.
                # Note2: You must use the 'record(step)' method to record the data of this step.
                summary_record.add_value('scalar', 'loss', output)
                summary_record.record(current_step)

                step += 1

if __name__ == '__main__':
    train()

使用技巧：记录梯度信息

除了上述使用方式外，使用summary算子时还有一个记录梯度信息的技巧。请注意此技巧需要和上述的某一种使用方式同时使用。

通过继承原有优化器类的方法可以插入summary算子读取梯度信息。样例代码片段如下：

import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops
...

# Define a new optimizer class by inheriting your original optimizer.
class MyOptimizer(nn.Momentum):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self._original_construct = super().construct
        self.histogram_summary = ops.HistogramSummary()
        self.gradient_names = [param.name + ".gradient" for param in self.parameters]

    def construct(self, grads):
        # Record gradient.
        self.histogram_summary(self.gradient_names[0], grads[0])
        return self._original_construct(grads)

...

# Initialize your model with the newly defined optimizer.
model = Model(network, loss_fn=loss_fn, optimizer=MyOptimizer(arg1=arg1value))

运行MindInsight

按照上面教程完成数据收集后，启动MindInsight，即可可视化收集到的数据。启动MindInsight时， 需要通过 --summary-base-dir 参数指定summary日志文件目录。

其中指定的summary日志文件目录可以是一次训练的输出目录，也可以是多次训练输出目录的父目录。

一次训练的输出目录结构如下：

└─summary_dir
    events.out.events.summary.1596869898.hostname_MS
    events.out.events.summary.1596869898.hostname_lineage

启动命令：

mindinsight start --summary-base-dir ./summary_dir

多次训练的输出目录结构如下：

└─summary
    ├─summary_dir1
    │      events.out.events.summary.1596869898.hostname_MS
    │      events.out.events.summary.1596869898.hostname_lineage
    │
    └─summary_dir2
            events.out.events.summary.1596869998.hostname_MS
            events.out.events.summary.1596869998.hostname_lineage

启动命令:

mindinsight start --summary-base-dir ./summary

启动成功后，通过浏览器访问 http://127.0.0.1:8080 地址，即可查看可视化页面。

停止MindInsight命令：

mindinsight stop

更多参数设置，请点击查看MindInsight相关命令页面。

注意事项

  1. 为了控制列出summary文件目录的用时，MindInsight最多支持发现999个summary文件目录。

  2. 不能同时使用多个 SummaryRecord 实例 （SummaryCollector 中使用了 SummaryRecord）。

    如果在 model.train 或者 model.eval 的callback列表中使用两个及以上的 SummaryCollector 实例，则视为同时使用 SummaryRecord，可能导致记录数据失败。

    自定义callback中如果使用 SummaryRecord，则其不能和 SummaryCollector 同时使用。

    正确代码:

    ...
summary_collector = SummaryCollector('./summary_dir')
model.train(2, train_dataset, callbacks=[summary_collector])

...
model.eval(dataset, callbacks=[summary_collector])

    错误代码：

    ...
summary_collector1 = SummaryCollector('./summary_dir1')
summary_collector2 = SummaryCollector('./summary_dir2')
model.train(2, train_dataset, callbacks=[summary_collector1, summary_collector2])

    错误代码：

    ...
# Note: the 'ConfusionMatrixCallback' is user-defined, and it uses SummaryRecord to record data.
confusion_callback = ConfusionMatrixCallback('./summary_dir1')
summary_collector = SummaryCollector('./summary_dir2')
model.train(2, train_dataset, callbacks=[confusion_callback, summary_collector])

  3. 每个summary日志文件目录中，应该只放置一次训练的数据。一个summary日志目录中如果存放了多次训练的summary数据，MindInsight在可视化数据时会将这些训练的summary数据进行叠加展示，可能会与预期可视化效果不相符。

  4. 当前 SummaryCollector 和 SummaryRecord 不支持GPU多卡运行的场景。

  5. 使用summary功能时，建议将model.train()方法的dataset_sink_mode参数设置为False，从而以step作为collect_freq参数的单位收集数据。当dataset_sink_mode为True时，将以epoch作为collect_freq的单位，此时建议手动设置collect_freq参数。collect_freq参数默认值为10。

  6. 每个step保存的数据量，最大限制为2147483647Bytes。如果超出该限制，则无法记录该step的数据，并出现错误。

  7. PyNative模式下，SummaryCollector 能够正常使用，但不支持记录计算图以及不支持使用Summary算子。