Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
Установка и использование MindInsight
Выполните следующую команду:
mindinsight start [--port PORT]
Примечание: значение параметра --port по умолчанию — 8080.
Если появится следующая информация, установка прошла успешно:
Web address: http://127.0.0.1:8080
service start state: success
Перед использованием MindInsight данные в процессе обучения должны быть записаны. При запуске MindInsight необходимо указать каталог сохранённых данных. После успешного запуска данные можно просмотреть через веб-страницу. Вот краткое введение в запись данных обучения, а также запуск и остановку MindInsight.
SummaryCollector — это интерфейс, который MindSpore предоставляет для быстрого и простого сбора общих данных о вычислительных графах, значениях потерь, скоростях обучения, весах параметров и т. д. Ниже приведён пример использования SummaryCollector для сбора данных с указанием каталога, в котором хранятся данные, в ./summary_dir.
...
from mindspore import SummaryCollector
summary_collector = SummaryCollector(summary_dir='./summary_dir')
model.train(epoch=1, ds_train, callbacks=[summary_collector])
Дополнительные способы записи визуальных данных см. в руководстве MindInsight.
После сбора данных при запуске MindInsight укажите каталог, в котором были сохранены данные.
mindinsight start --summary-base-dir ./summary_dir [--port PORT]
Примечание: значение параметра --port по умолчанию — 8080.
После успешного запуска перейдите на http://127.0.0.1:8080 через браузер, чтобы просмотреть веб-страницу.
Команда остановки службы MindInsight:
mindinsight stop [--port PORT]
Примечание: значение параметра --port по умолчанию — 8080, вы можете остановить указанную службу MI порта.
Дополнительную информацию о командной строке MindInsight см. в разделе MindInsight Command_line.
Более подробную информацию об установке, руководствах и API см. в документации пользователя.
Узнайте, как работает управление MindSpore Open Governance здесь.
#mindspore (только для регистрации протоколов собраний).Vulkan Vision (V-Vision) обеспечивает беспрецедентный уровень детализации выполнения приложений Vulkan с помощью динамического инструментария. V-Vision поддерживает анализ рабочих нагрузок ИИ, реализованных с использованием вычислительного конвейера, а также традиционных растровых и трассирующих приложений Vulkan. Чтобы использовать V-Vision, обратитесь к инструкциям по сборке. Для получения дополнительной информации см. статью, опубликованную на CGO 2021.
Мы приветствуем вклад. Подробнее см. в нашей вики для участников.
Примечания к выпуску см. в нашем RELEASE.
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Комментарии ( 0 )