用于监视深度学习实验的纯python仪表板
overboard的Python项目详细描述
落水
用于监视深度学习实验的纯python仪表板（如用于pytorch/mxnet/etc的tensorboard，不带浏览器）
功能
在目录树中自动发现新实验，并实时更新绘图
完全响应的本机应用程序，无需费心的python javascript桥或浏览器
用鼠标（缩放/平移）交互式地可视化张力（激活、过滤）
使用matplotlib完全可自定义的绘图。看看你的网络到底在做什么！
快速记录和进程外绘图。不要放慢训练速度，而要绘制出精美的图表
轻松远程监控实验（例如，在通过ssh的集群中）
安装
主要的外部gui使用python 3；但是，可以从python 2和python3脚本中记录实验。
主要依赖项是pyqt 5和pyqtgraph。可按如下方式安装：
有条件：
conda install pyqt pyqtgraph -c anaconda使用pip:
pip install pyqt5 pyqtgraph
最后，可以使用pip install overboard
用法
主界面：
python3 -m overboard <logs-directory>日志记录实验很简单：
from overboard import Logger
with Logger('./logs') as logger:
for iteration in range(100):
logger.append({'loss': 0, 'error': 0})
有关详细信息，请参阅examples目录。
examples/synthetic.py：生成一些测试日志。examples/mnist.py：强制mnist示例。还包括自定义matplotlib绘图。
远程实验
监视远程实验的最简单方法是在sftp上挂载它们的目录，并指向它。
测试使用：SSHFS（Linux，在大多数发行版中可用）、FUSE（Mac）、SFTP NetDrive（Windows）。
由于其中大多数不允许使用默认的轻量级方法监视日志文件，因此绘图可能不会自动更新；在这种情况下，请使用命令行参数--force-reopen-files。
作者
João Henriques，Visual Geometry Group (VGG)，牛津大学
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