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在使用PaddleX训练模型过程中,各个训练指标和评估指标会直接输出到标准输出流,同时也可通过VisualDL对训练过程中的指标进行可视化,只需在调用train
函数时,将use_vdl
参数设为True
即可,如下代码所示,
model = paddlex.cls.ResNet50(num_classes=1000)
model.train(num_epochs=120, train_dataset=train_dataset,
train_batch_size=32, eval_dataset=eval_dataset,
log_interval_steps=10, save_interval_epochs=10,
save_dir='./output', use_vdl=True)
模型在训练过程中,会在save_dir
下生成vdl_log
目录,通过在命令行终端执行以下命令,启动VisualDL。
visualdl --logdir=output/vdl_log --port=8008
在浏览器打开http://0.0.0.0:8008
便可直接查看随训练迭代动态变化的各个指标(0.0.0.0表示启动VisualDL所在服务器的IP,本机使用0.0.0.0即可)。
在训练分类模型过程中,使用VisualDL进行可视化的示例图如下所示。
训练过程中每个Step的
Loss
和相应Top1准确率
变化趋势:
训练过程中每个Step的
学习率lr
和相应Top5准确率
变化趋势:
训练过程中,每次保存模型时,模型在验证数据集上的
Top1准确率
和Top5准确率
:
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