VisualDL，即 Visualize the Deep Learning，是飞桨可视化分析工具，以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、高维数据分布等。可帮助用户更清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构，进而实现高效的模型优化。
下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
VisualDL提供丰富的可视化功能，支持标量、图结构、数据样本可视化、直方图、PR曲线及高维数据降维呈现等诸多功能。具体功能使用方式，请参见 VisualDL使用指南。
VisualDL 支持的浏览器种类：Chrome（81和83）、Safari 13、FireFox（77和78）、Edge（Chromium版）。
VisualDL 原生支持 python 的使用， 通过在模型的Python配置中添加几行代码，便可为训练过程提供丰富的可视化支持。
核心亮点
- 简单易用
API设计简洁易懂，使用简单。模型结构一键实现可视化。
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功能丰富
功能覆盖标量、数据样本、图结构、直方图、PR曲线及数据降维可视化。
- 高兼容性
全面支持Paddle、ONNX、Caffe等市面主流模型结构可视化，广泛支持各类用户进行可视化分析。
- 全面支持
与飞桨服务平台及工具组件全面打通，为您在飞桨生态系统中提供最佳使用体验。
组件
VisualDL 目前提供以下组件：
- scalar
- histogram
- image
- audio
- graph
- high dimensional
-
PR Curve
scalar
以图表形式实时展示训练过程参数，如loss、accuracy。让用户通过观察单组或多组训练参数变化，了解训练过程，加速模型调优。具有两大特点：
动态展示
在启动VisualDL Board后，LogReader将不断增量的读取日志中数据并供前端调用展示，因此能够在训练中同步观测指标变化，如下图：
多实验对比
只需在启动VisualDL Board的时将每个实验日志所在路径同时传入即可，每个实验中相同tag的指标将绘制在一张图中同步呈现，如下图：
Image
实时展示训练过程中的图像数据，用于观察不同训练阶段的图像变化，进而深入了解训练过程及效果。
Audio
实时查看训练过程中的音频数据，监控语音识别与合成等任务的训练过程。
Graph
一键可视化模型的网络结构。可查看模型属性、节点信息、节点输入输出等，并支持节点搜索，辅助用户快速分析模型结构与了解数据流向。
Histogram
以直方图形式展示Tensor（weight、bias、gradient等）数据在训练过程中的变化趋势。深入了解模型各层效果，帮助开发者精准调整模型结构。
- Offset模式
- Overlay 模式
PR Curve
精度-召回率曲线，帮助开发者权衡模型精度和召回率之间的平衡，设定最佳阈值。
High Dimensional
将高维数据进行降维展示，目前支持T-SNE、PCA两种降维方式，用于深入分析高维数据间的关系，方便用户根据数据特征进行算法优化。
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相关链接： 【一】AI Studio 项目详解【(一)VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、在线部署及预测】PARL_汀、的博客-CSDN博客 isualDL 是一个面向深度学习任务设计的可视化工具。VisualDL 利用了丰富的图表来展示数据，用户可以更直观、清晰地查看数据的特征与变化趋势，有助于分析数据、及时发现错误，进而改进神经网络模型的设计。 目前，VisualDL 支
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VisualDL 工具简介 VisualDL 是飞桨的可视化分析的工具，可以用丰富的图表参数变化趋势，帮助用户清晰并且直观的了解深度学习的模型训练的结构，让读者能够更好的优化模型。 核心亮点 简单易用 API设计简洁易懂，使用简单。模型结构一键实现可视化。 功能丰富 功能覆盖标量、数据样本、图结构、直方图、PR曲线及数据降维可视化。 高兼容性 全面支持Paddle、ONNX、Caffe等市面主流模
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paddle训练数据集的时候利用VisualDL可视化的时候打不开网页 在命令行输入以下指令，运行VisualDL visualdl --logdir ./log --port 8080 利用这个代码怎么都打不开网页，我有几个解决办法 1.多换几个浏览器试试 2.试试下面这个指令 visualdl service upload --logdir ./output 3.试试下面这个指令，就是改
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网上查资料若是8080端口没问题，链接：https://blog.csdn.net/a2824256/article/details/109051945?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162159783916780274131000%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.1
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只要你安装Anaconda，使用conda 创建 的虚拟环境安装的paddlepaddle。安装VisualDL的方法无论windows系统还是ubuntu系统都一样。 下面是按照方法： 在conda 创建的虚拟环境下，使用pip 安装 pip install --upgrade visualdl 安装过程中，可能会因为网络问题，导致下载安装中断。不过没有问题，重新执行上面的命令，即可。
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torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架：1）tensorflow，谷歌主推，时下最火，小型试验和大型计算都可以，基于python，缺点是上手相对较难，速度一般；2）torch，facebook主推，用于小型试验，开源应用较多，基于lua，上手较快，网上文档较全，缺点是lua语言相对冷门；3）mxnet，大公司主推，主要用于大型计算，基于python和R，缺
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我太菜了，C++需要恶补才行，面试完基本上就知道自己寄，面试官特别好给我说了很多，也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话，会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话，会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector
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本文向大家介绍用过哪些移动端深度学习框架？相关面试题，主要包含被问及用过哪些移动端深度学习框架？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 开源的有：小米的MACE，骁龙的SNPE，腾讯的FeatherCNN和ncnn，百度的mobile-deep-learning(MDL)；caffe、tensorflow lite都有移动端，只是可能没有上面的框架效率高。据传还有支付宝的xNN，商
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9.21 一面 9.27 二面 9.30 三面（加面），希望后续有hr面或者oc吧 总结而言，讯飞非常喜欢问基础知识，从算法到操作系统到数学建模，问的项目并不多，所以以后大家要是面的话一定多准备八股 深度学习框架和平台方向相当于是算法和工程的结合，所以算法原理，部署，加速，操作系统，python底层都问到了。跟面试官交流又学习到很多知识，遗憾的是面的时候很多没有准备到，希望好运吧！ 一面面经：和实
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8.22 一面 自我介绍 项目介绍 问我有没有读过pytorch源码（懵逼） GPU内存模型 不同池化操作反向传播之后会有什么区别 分布式训练有什么了解？ 量化相关 QAT和PTQ的区别 C++ 容器相关底层实现 手撕cuda 向量和
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自我介绍 问项目（主要是谈项目的细节） cpu的体系结构 与内存之间的交互 手写环形缓冲区的逻辑 包括读缓冲区 写缓冲区的操作（c++） 手写自旋锁的逻辑 （c++） 算法：排序链表 要求使用归并排序
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我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了我太菜了 🤡🤡🤡🤡🤡🤡🤡🤡 * 介绍简历，针对简历细扣 （简历弱不禁风 * 有没有拿得出手的项目，算子优化，cuda加速等 。 * 链表相交 ，把b链表接到a链表后 ，能遍历回到a链表头则相交，O(n + m)。 * topk 找最大的k个数用大根堆还是小根堆，优先队列实现。 反问： * br100的架构和A1
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一面： C++ 的多态如何实现 简单说说智能指针 vector 和自建数组有什么区别，vector 如何扩容 堆和栈有什么区别 进程和线程有什么区别 进程之间如何通信 线程之间如何实现同步 TCP 和 UDP 有什么区别 TCP 的流量控制是如何实现的 描述向跳表中插入新kv对时的的具体操作过程，时间复杂度是多少 如何在跳表中查找 topK 元素，可以修改跳表中维护的变量 手撕： 二叉树左叶子节点