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微軟開源人工智能調試對象 – TensorWat博必發娛樂城ch

微軟在GitHub開源平臺上發布了一個名為TensorWatch的人工智能調試以及可視化對象。TensorWatch可用于創立自界說可視化、UI以及儀表板。它還可用于對您的及時ML培訓進程履行恣意查問,作為查問的效果返歸一個流,并使用您選擇的可視化對象查望這個流。

TensorWatch是一個Python庫,它使用Jupyter Notebook而不是預先打包的用戶界面,在這個根基上,Jupyter Notebook更易定制。在進行及時培訓進程的交互式調試時,您可以選擇使用Jupyter Notebook中的可組合UI或者Jupyter Lab中的及時同享儀表板。您還可以使用Python構建本人的自界說UI,或者者選擇現有的Python UI。TensorWatch還支撐多種規范的可視化類型,包含條形圖、柱狀圖以及餅狀圖,支撐2D以及3D版本。
TensorWatch中的數據被視為一個流,其余工具包含文件、節制臺、套接字、云存儲以及可視化。TensorWatch流可以偵聽其余流,從而可以組合自界說數據流圖。開發職員說,這象征著您可以將很多流呈現為雷同的可視化,或者者一個流可以同時呈現為很多可視化,或者者一個流可以持久化到很多文件中,或者者基本不持久化。
TensorWatch中使用的另一個首要思惟是耽誤日記記載模式。這象征著您無須配置顯式日記記載;相反,你可以讓TensorWatch察看變量。如許可以下降開支,是以您可以依據必要跟蹤恣意數目的變量,包含培訓時代的大型模子或者整批產物。
然后,您可以履行在TensorWatch察看到的變量上下文中運轉的交互式查問,并失去返歸的流。然后可以可視化、保管或者處置這些流。開發職員給出了一個編寫lambda抒發式的示例,該抒發式在每批處置實現時計算模子中每一層的均勻權重梯度,并將效果作為可繪制為條形圖的張量流發送。
TensorWatch還供應了基于現有開源庫的訓練前以及訓練后階段的特征,用于為卷積收集供應模子圖可視化、經由過程降維進行數據索求、模子統計以及幾個展望詮釋器。
TensorWatch支撐Python 3.x,并使用PyTorch 0.4-1.x進行測試。
裝置:
linuxidc@linuxidc:~/www.linuxidc.com$ pip3539二三四星連碰多少錢 install tensorwatch

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【義務編纂:龐桂玉 TEL:(010)68476606】
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