[科技资讯] 百度上线“逆天”新工具Visual DL 可适用于各大深度学习框架

1月17日，百度PaddlePaddle & e-echart团队宣布推出可视化dl，这是一款深度学习的可视化工具，可以使深度学习任务变得生动，实现可视化分析。百度希望为全球更广泛的用户提供更方便高效的深度学习工具。

目前大部分深度学习框架都提供python用户界面，训练过程的状态通常以日记的形式记录。这种方式可以在短时间内观察训练状态，但很难从全局角度把握训练过程中的变化趋势，导致提取信息受到更多限制。另一方面，可视化的dl改变了传统的日记记录形式，方便用户对训练过程进行可视化，帮助用户更好的掌控全局。

在具体使用中，可视化dl深度学习可视化工具具有全面的功能。首先，它的标量函数支持标量点数据显示，可以以折线图的形式显示训练信息，方便观察整体趋势，也可以在同一视觉视图中呈现多条线，方便用户对比分析。其次，visual dl的image函数支持图片显示，用户可以方便地查看数据样本的质量和训练的中间结果，比如卷积层的输出或者gan生成的图片。同时，visual dl还具有直方图参数分布显示功能，方便用户随时查看参数矩阵中值的分布曲线，观察参数值分布的变化趋势。最后，可视化dl中的图形可以帮助用户查看深层神经网络的模型结构。据报道，图形支持onnx模型的直接预览。由于mxnet、caffe2、pytorch、cntk都支持向onnx模型的转换，这意味着graph可以间接支持不同框架模型的可视化，方便用户查看网络配置错误，帮助理解网络结构。详情请参考以下可视化案例:

下图显示了参数分布和张量的可视化:

下图显示了张量和中间生成图像的可视化:

下图显示了培训期间的错误趋势:

Visual dl不仅功能全面，而且具有易于集成、易于使用的优点。可以提供独立的python sdk。如果用户的培训任务是基于python的，可以直接安装visual dl的whl软件包，然后输入到项目中使用。使用方式简单方便。为了满足用户不同的操作需求，用户可以在自己的python代码中添加可视化dl日志逻辑，启动可视化dl后通过浏览器查看日志的可视化结果。此外，visual dl在底层用c++编写，提供了一个原生的c++ sdk，用户可以将其深入集成到自己的c++项目中，以达到更高效的性能。

值得一提的是，visual dl现在是完全开放的，支持大多数深度学习框架。它的sdk级别可以很容易地集成到python或c++项目中。另外，graph可以通过onnx直接支持paddlepaddle、tensorflow、mxnet、pytorch、caffe2等流行的深度学习框架。对于开发人员来说，visual dl可以可视化深度学习任务的训练过程，减少用户的观察和比较时间，使整个训练过程更加高效。

近年来，深度学习在各个领域都受到了大力的追捧。在国家层面，深度学习框架已经成为国家人工智能战略的重要组成部分。据悉，百度多年来也深度涉足深度学习领域。2016年，百度开通了paddlepaddle分布式深度学习平台，并在开源社区github和百度大脑平台开放，供开发者下载使用。百度paddlepaddle易学易用高效灵活。同时因为更适合中国国情，深受中国开发商的喜爱。目前，百度paddlepaddle在社区活动、易学、工业应用三个方面取得突破。

而且，为了培养更多的深度学习型人才，百度不仅成立了paddlepaddle训练营，为开发者和初创企业提供大量资源，帮助其产品快速登陆行业，还推出了国内首家深度学习教育联盟，支持全方位的深度学习型人才培养。