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TensorFlow新功能:可在TensorBoard中增加自定义可视化插件

http://chenguoshanf.com.cn | 2019/8/12 15:38:54

TensorFlow新功能:可在TensorBoard中增加自定义可视化插件,谷歌大脑团队日前发布新的 TensorFlow API 接口,能让开发者将自定义的可视化插件加入 TensorBoard,相较以前更具灵活性。

最新消息编译整理如下:

我们在 2015 年开源 TensorFlow 时就包括 TensorBoard 了,它是一套用于检查和理解 TensorFlow 模型和进程的可视化工具。Tensorboard 包含一小套预决定的通用可视化工具,几乎适用于所有深度学习应用,例如观察损失随时间的变化,探索高维空间集群。

然而,在缺乏可重用 API 的情况下,不属于 TensorFlow 团队的人几乎不可能在 TensorBoard 中增加新的可视化工具,这使得我们错过了研究社群中很多潜在的极具创造力、美观性和有用的可视化工具。

现在,我们发布了一组一致的 API 接口,通过这组接口,开发者能增加自定义可视化插件到 TensorBoard 中,大家可以将自己开发的新的、有用的可视化工具加进来。我们希望开发人员能用这个 API 来扩展 TensorBoard,让它覆盖更广泛的用例。

我们已经更新了 TensorBoard 中的现有 dashboard,它们可以作为样例,大家可以使用新的 API 接口加入插件。现在可以直接在 GitHub 的 tensorboard/plugins 目录下看到 TensorBoard 包含的插件,大家可以观察下生成 precision-recall 曲线的新插件,如下图:

这个插件展示了标准 TensorBoard 插件的三部分:

用于为之后的可视化进行数据收集的 TensorFlow summary op。

提供自定义数据的 Python 后端。

用 TypeScript 和 polymer 建造的 TensorBoard dashboard。

另外,与其他插件一样,“pr_curves”插件提供了一个 demo,用户可以查看这个 demo,学习如何使用这个插件,插件作者也可以利用这个 demo 在开发过程中生成示例数据。

为了进一步说明插件是如何工作的,我们还创建了一个简单的 TensorBoard Greeter 插件,在模型运行期间,这个插件收集问候语(“你好”后面有些简单的字符串)并将他们显示出来。

我们建议大家先从 Greeter 插件和其他已有的插件开始探索。

Beholder 是 Chris Anderson 在读研期间开发的,是利用 TensorBoard API 的一个著名示例,Beholder 在训练模型期间能将数据实时用视频显示,大家可以看下面的动图。

我们期待看到研究社群接下来的创新成果。如果你计划在 TensorBoard 库中新增插件,希望你先通过 issue tracker 与我们联系,表达你的想法,我们或许可以帮助和引导你。


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