使用 VisualDL 助力遥感影像地块分割 （PaddleSeg 篇）

• 本项目利用 PaddleX 以及 PaddleSeg 两个套件分别实现遥感影像地块分割；

• 更重要的是想给大家展示一下如何利用VisualDL这个强大的可视化工具来辅助训练及调参；

这个工具非常好用，在模型训练中给了我很大的帮助，也希望看完本文之后这个工具能给你带来帮助，也希望大家能去GitHub给点一点star，让官方把这个工具做的越来越好

• 最近百度与CCF合作举办了遥感影像地块分割的比赛，希望该项目可以帮助大家提高成绩；

• PaddleX 篇 的目的在于重点介绍 VisualDL 的 Scalar、Image 功能，以及如何利用它们来辅助我们的训练，其次会简单介绍一下 VisualDL 的其他功能；

• PaddleSeg 篇的目的在于重点介绍VisualDL 的 Graph、Histogram 功能，以及如何利用它们来帮助我们进行网络模型结构的设计；

• 两篇都是通过遥感影像地块分割为应用背景，在实战中体验如何应用VisualDL

背景及工具介绍

• 遥感影像地块分割 旨在对遥感影像进行像素级内容解析，对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分类。也就是利用图像分割提取出图像中的房屋，水域，农田等用地类型，在城乡规划、防汛救灾等领域具有很高的实用价值
• PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的端到端图像分割开发套件，覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计，以配置化方式驱动模型组合，帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。关于PaddleSeg 的更多信息大家可以去 PaddleSeg GitHub 查看
• VisualDL 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。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，同时VisualDL提供可视化结果保存服务。具体细节大家可以自行去 VisualDL Github 主页查看；

安装PaddleSeg

• 可以到PaddleSeg GitHub 页面手动下载，也可以使用命令自动下载，但这两种方式可能由于网络原因都会比较慢；我已经将官方下好的压缩包打包好了，这里是地址；

• 需要注意的是，在该项目中我们想要查看数据增强的过程，但 PaddleSeg 并没有提供对应的接口，所以我对 PaddleSeg 做了一些源码上的改动，保证可以达到我们的目的；改动后的版本也打包好了，我已经将其放在了项目中，是基于 PaddleSeg-v0.7.0 修改的；改动的更多细节就不在这里讲了；执行下面的代码即可完成解压安装；如果你不小心将文件删掉了，可以去这个地址下载；

!unzip work/PaddleSeg.zip -d work/

• 前面的部分我们依旧跟 PaddleX 篇 一致，介绍如何利用 VisualDL-Image 帮助我们选择数据增强策略，利用 VisualDL-Scalar 帮助我们进行训练时超参的调整；

对于这两个功能，该篇主要是介绍如何在 PaddleSeg 套件中使用，更多策略细节请参考 PaddleX 篇；

• 随后该篇的重点是利用 VisualDL-Graph，Visual-Histogram 来帮助我们进行网络模型结构的设计；

设置工作目录

先切换到工作目录，使用PaddleSeg时我们一般就设置工作目录为 PaddleSeg/，脚本默认都是在该目录下执行的；

%cd work/PaddleSeg/

获取数据集

• 我们依旧使用 PaddleX 篇中用到的数据集，原始数据集经过处理之后是可以直接拿来在 PaddleSeg 中用的；关于数据集的更多信息可以去 PaddleX 篇看一下，这里就不介绍了；

• 关于PaddleSeg数据集的具体要求，大家可以去查看一下官方文档；

• 我也将整理好并且经过脚本校验的数据集公开了，这里是数据集的地址；你可以将该数据集直接添加到项目中来，在项目页面点击右上角的修改，在点开的页面中依次点击 下一步 -> 添加数据集 ，然后在搜索公开数据集的搜索框中搜索：冰河PaddleSeg篇数据集，点击添加后刷新该页面即可

# 注意这里的地址换成你实际数据集地址，点击左侧 数据集 标签，然后点数据集名称右边的 复制按钮，即可复制这里的路径

!unzip /home/aistudio/data/data61269/land_classify.zip -d dataset/

数据集校验

• 我强烈建议做好数据集后使用官方的校验脚本 pdseg/check.py 来确认一下我们的数据集是没有问题的，关于这个脚本的使用方法，可以参考这里；

• 你如果对这个校验脚本感兴趣的话，可以执行下面的命令再校验一下；但在数据集校验之前你首先需要设置配置文件，PaddleSeg 的脚本基本都是从配置文件中获取信息的；

• 我们的配置文件一般放在 PaddleSeg/configs 目录下，我创建了一个配置文件 land_classify.yaml ，已经放在了该目录下；关于配置文件的具体细节参考官方文档；

!python pdseg/check.py --cfg configs/land_classify.yaml

下载预训练模型

• PaddleSeg 提供了丰富的分割预训练模型，在这些模型的基础上使用我们自己的数据集进行微调，一般会使我们的训练更加稳定；

• 我们在配置文件中设置了预训练模型为：unet_bn_coco

• 执行下面的脚本即可下载我们需要的预训练模型，关于更多预训练模型的介绍，可以参考这里

!python pretrained_model/download_model.py unet_bn_coco

利用 VisualDL-Image 选择数据增强策略

• 在训练开始前，选择一个合适的数据增强策略是至关重要的。数据增强策略选择的好，可以让模型提升很大的效果；

• 我在知道 VisualDL 之前选择数据增强策略时，完全是跟着感觉走，根本不知道经过增强操作之后的数据长什么样，在其他比赛中，我利用 VisualDL-Image 选择了合适的增强策略，让模型效果提升很多；

• 如何在PaddleSeg中设置增强策略呢？又如何利用VisualDL来帮助我们进行增强策略的选择呢？您接着往下看

• PaddleSeg中内置了丰富的数据增强策略，完全不需要我们再手动实现一遍，我们只需要在配置文件中进行修改就可以了；

• 我们的配置文件中选择了下面的增强策略，关于更多的数据增强选择，可以查看这里；

• 偷偷告诉你，MIRROR这个增强你在比赛中一定要用，很关键！

AUG:
    # 图像resize的方式有三种：
    # unpadding（固定尺寸），stepscaling（按比例resize），rangescaling（长边对齐）
    AUG_METHOD: 'unpadding'
    
    # 图像resize的固定尺寸（宽，高），非负
    FIX_RESIZE_SIZE: (500, 500)
    
    # 图像镜像左右翻转
    MIRROR: True
    # 图像上下翻转开关，True/False
    FLIP: True
    # 图像启动上下翻转的概率，0-1
    FLIP_RATIO: 0.5

    RICH_CROP:
        # RichCrop数据增广开关，用于提升模型鲁棒性
        ENABLE: True
        # 图像旋转最大角度，0-90
        MAX_ROTATION: 15
        # 裁取图像与原始图像面积比，0-1
        MIN_AREA_RATIO: 0.5
        # 裁取图像宽高比范围，非负
        ASPECT_RATIO: 0.33
        # 亮度调节范围，0-1
        BRIGHTNESS_JITTER_RATIO: 0.1
        # 饱和度调节范围，0-1
        SATURATION_JITTER_RATIO: 0.1
        # 对比度调节范围，0-1
        CONTRAST_JITTER_RATIO: 0.1

• 执行脚本 pdseg/visualize_seg_transforms.py 即可载入数据并进行增强操作，同时将增强后的结果记录下来；

• 我们每五张记录一次图片，每十张记录在一个窗口中；日志文件保存在 vdl_log_aug ；

• 请不要尝试在 reader 未加载完所有数据就直接 return，这样有时候会报错，虽然并不影响 VisualDL-Image 保存图片；

!python pdseg/visualize_seg_transforms.py --cfg configs/land_classify.yaml --use_gpu

• 之后我们设置 vdl_log_aug 为 logdir, 启动 VisualDL 服务，在 样本数据-样本数据图像 中就可以看到增强后的图片了，每个窗口记录了十张图片，你可以通过点击滑动条的不同部位来查看这十张图片；

• 你可以根据可视化后的结果，选择最合适的数据增强策略；如果你的训练数据集够大，你可以适当留一些质量不怎么高的图片在数据集中，这样一定程度上可以防止模型过拟合，提升模型的鲁棒性；

• 注意我在配置文件中选择的增强策略可能是有点问题的，在这一步一定要利用VisualDL-Image调整几次找到最合适的策略；

• 同样的，我已经利用VisualDL-Service 将这里的日志文件上传了，你可以通过以下链接查看这些图像，关于 VisualDL-Service 的使用，可以参考PaddleX篇最后的部分或者官网，使用起来方便快捷；

• 数据增强日志文件： https://paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl/service/app?id=84717e4e8e435b33bb779f1521eb71b7

这里只点开了一张图，每个窗口中我们都存了十张图，同时你还可以看到下面还有很多窗口，都可以一一点开来看；

利用 VisualDL-Scalar 辅助训练过程

• 其实 PaddleSeg 的某些地方也集成了 VisualDL 的Scalar、Image 功能， 要想在训练时使用这两个功能，

• 只需要我们在启动训练时指定参数 --use_vdl 开启功能，并且设置参数vdl_log_dir 设置记录文件保存的目录，就可以使用 Scalar 功能了，你可以查看到 loss曲线，lr 曲线，以及 speed曲线

• 如果在以上的基础上，你还指定了参数--do_eval 在保存检查点时进行一次 evaluate，那么你还会在 eval 之后看到 miou 曲线 以及 macc 曲线

• 如果在以上的基础上，你还在配置文件中设置了 DATASET:VIS_FILE_LIST，就会在每次做完 evaluate 之后对你这个文件中图像做一次预测结果的可视化， 你可以在 样本数据-样本数据图像 标签中，查看到原图，预测图，标签(如果有标签的话)，我不建议你在该文件中指定太多的图片，只需要挑几张具有代表性的图片就可以了，否则会拖慢你的训练速度；我们从val_list.txt 中挑出几行写到 test_list.txt 中；

• 该篇如何选择合适的学习率就不细讲了，可以参考 PaddleX 篇；值得一提的是，你可以选择在训练的过程中不断调整学习率，而不必使用初始学习率一直到训练结束，具体怎么调整大家可以参考一下其他资料，当然利用VisualDL进行可视化的调整才是最靠谱的，不能只凭他人经验来调整；

我们指定上述的所有参数来使用内置好的所有功能，关于更多训练参数的指定，参考这里

!python pdseg/train.py --use_gpu --do_eval --use_vdl --vdl_log_dir 'vdl_log' --cfg configs/land_classify.yaml

• 时间原因我这里只训练了 200epoch，可以看到 UNet 与 Deeplabv3p 的差距还是有的，不过通过曲线可以看出，再训练多一点轮次应该还是有提升的；因为train_loss 还是在不断下降，验证集的准确度也在不断上升的，所以可以尝试再多训练一些轮次看看效果；

• 训练之后我也利用VisualDL-Service 将训练时的日志上传了，可以参考一下以下链接：https://paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl/service/app?id=ace33d308b4706b45aa25aca5a59531a

利用VisualDL-Graph查看网络结构

• 前面选用的是 UNet, UNet结构虽然比较简单，但在数据集样本较少的时候往往也能发挥出很好的效果，是一个非常经典的网络；

• 我们查看一下训练好的模型结构，点击左侧标签可视化->选择模型文件，选择 saved_model/best_model/model.pdmodel 注意这里要选择到文件，不是文件夹；启动VisualDL 服务后，点击网络结构标签，就可以查看到网络结构了，你可以使用鼠标滑轮随意缩放，查看网络的整体结构或者感兴趣的区域，你还可以在右上角的搜索框中搜索想要查看的节点；点击图中的某个节点后，在右侧即可查看该节点的详细属性，op_callstack 中我们可以看到该操作的调用顺序，也很容易找到这个节点对应的代码在哪；

• UNet 的突出特点就是做了信息融合，也即图中concat 的部分，你可以从图中清晰的看到通过concat节点将浅层的信息与深层的信息进行了融合；

• 网络结构也通过 VisualDL-Service 上传了，参考链接：https://paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl/service/app?id=b893ad69c8bcd3996d343b99898ca491

在修改网络结构之前，一定要清楚修改前的网络结构分别对应哪些部分，你在看的时候要将代码与图对应起来，这样比较容易理解，代码下面就有图哦。

• 首先看pdseg/models/modeling/unet.py 中的 70行做上采样的部分；代码中75行的 encode()

def encode(data):
    # 编码器设置
    short_cuts = []
    with scope("encode"):
        with scope("block1"):
            data = double_conv(data, 64)
            short_cuts.append(data)
        with scope("block2"):
            data = down(data, 128)
            short_cuts.append(data)
        with scope("block3"):
            data = down(data, 256)
            short_cuts.append(data)
        with scope("block4"):
            data = down(data, 512)
            short_cuts.append(data)
        with scope("block5"):
            data = down(data, 512)
    return data, short_cuts

上来先做了一个 double_conv, double_conv 的代码就在最开始的部分，也即 conv+bn+relu 做了两次，这是网络最开始的部分，那么我们看图中的网络结构，找最开的部分，非常清楚的可以看到有这么一个结构，我在图上用红色标了出来；

def double_conv(data, out_ch):
    param_attr = fluid.ParamAttr(
        name='weights',
        regularizer=fluid.regularizer.L2DecayRegularizer(
            regularization_coeff=0.0),
        initializer=fluid.initializer.TruncatedNormal(loc=0.0, scale=0.33))
    with scope("conv0"):
        data = bn_relu(
            conv(data, out_ch, 3, stride=1, padding=1, param_attr=param_attr))
    with scope("conv1"):
        data = bn_relu(
            conv(data, out_ch, 3, stride=1, padding=1, param_attr=param_attr))
    return data

接着看代码，代码随后将处理后的数据进行了保存，这是为了之后做融合用的，先不管它；

再往后只剩下了重复的四次下采样操作 down(), down的代码就在 double_conv 下面，从43行开始，其中的操作也即 max_pool + double_conv ，在图中我们顺着刚才的地方沿着短线向下看，长线是去做融合的，先不看；

下面确实是重复的 pool2d + double_conv 的结构， 我在图中标出了第一个结构，剩下的结构你可以沿着往下看，很轻松的可以看到；

与代码中对应，一共出现了四次这样的结构，直到你看到了一个节点：bilinear_interp

def down(data, out_ch):
    # 下采样：max_pool + 2个卷积
    with scope("down"):
        data = max_pool(data, 2, 2, 0)
        data = double_conv(data, out_ch)
    return data

• 这之后就进入了 decode的部分了，我们接着看decode部分的代码，就在 encode 的下面，从96行开始，

def decode(data, short_cuts):
    # 解码器设置，与编码器对称
    with scope("decode"):
        with scope("decode1"):
            data = up(data, short_cuts[3], 256)
        with scope("decode2"):
            data = up(data, short_cuts[2], 128)
        with scope("decode3"):
            data = up(data, short_cuts[1], 64)
        with scope("decode4"):
            data = up(data, short_cuts[0], 64)
    return data

我们看到代码中做了四次上采样操作up() ，up()的代码从51行开始，这里先有一个上采样操作的选择，resize_bilinear 或者 deconv，从图中我们可以看到，选择了 resize_bilinear；

再往后有一个concat操作，这里就是UNet做信息融合的部分了， 紧接着又是一个double_conv，

总结一下 up() 里的操作就是 resize_bilinear + concat + double_conv, 而decode中做了四次 up()，从图中我们也可以很清楚的看到出现了四次 concat,

每一个concat 有两个输入，一个就是短线，是经过 resize_bilinear 后的数据；另一个就是长线，是之前保存的浅层信息；我在图中画出了第一个 up 结构；

def up(data, short_cut, out_ch):
    # 上采样：data上采样(resize或deconv), 并与short_cut concat
    param_attr = fluid.ParamAttr(
        name='weights',
        regularizer=fluid.regularizer.L2DecayRegularizer(
            regularization_coeff=0.0),
        initializer=fluid.initializer.XavierInitializer(),
    )
    with scope("up"):
        if cfg.MODEL.UNET.UPSAMPLE_MODE == 'bilinear':
            data = fluid.layers.resize_bilinear(data, short_cut.shape[2:])
        else:
            data = deconv(
                data,
                out_ch // 2,
                filter_size=2,
                stride=2,
                padding=0,
                param_attr=param_attr)
        data = fluid.layers.concat([data, short_cut], axis=1)
        data = double_conv(data, out_ch)
    return data

• 接下来就剩一个操作了，看代码 decode() 完了之后做了一个get_logit()，此函数的代码 从110行开始，其中只有一个卷积操作，也就对应图上第四个 up() 之后的节点 conv2d

def get_logit(data, num_classes):
    # 根据类别数设置最后一个卷积层输出
    param_attr = fluid.ParamAttr(
        name='weights',
        regularizer=fluid.regularizer.L2DecayRegularizer(
            regularization_coeff=0.0),
        initializer=fluid.initializer.TruncatedNormal(loc=0.0, scale=0.01))
    with scope("logit"):
        data = conv(
            data, num_classes, 3, stride=1, padding=1, param_attr=param_attr)
    return data

代码结束了，但图中还有一部分内容，下面这些节点分为两部分，一部分是 tanspose2 + arg_max + unsqueeze2 这里是生成分割后的结果pred；

另一部分就是剩下的所有节点了，都是用来计算 loss 的，有兴趣的话可以去loss.py 中对照着查看一下，也比较清晰；

利用VisualDL-Graph修改网络结构

• 怎么样，通过 VisualDL 的可视化功能是不是让你对模型结构有了更深的认识呢？代码配上VisualDL-Graph 也变得更加容易理解了；

• 通过上面的训练我们可以看到，相较于PaddleX 篇的 Deeplabv3p，UNet的表现有一点差；关于 UNet 的改进已经有了各种各样的尝试，在AIStudio上也有很多优秀的项目，我们主要参考 Zhou_Lu 大佬的项目：被玩坏的U-Net结构 来进行一些修改，利用VisualDL-Graph 帮助我们理解代码逻辑，并验证模型结构是否正确；利用ResNet做替换，主要就是替换掉 encode 的部分，利用到 ResNet 的特征提取能力以及缓解梯度消失与梯度爆炸的优点；

• 利用 ResNet 作为 UNet 的 backbone， 在 pdseg/models/backbone 我们新建了一个 resnet_for_unet.py 来作为backbone，但是刚才我们也看了 unet.py 中并没有调整 backbone 的代码，所以我们需要修改 unet.py；我们直接参照大佬项目中的 PaddleSeg_base/pdseg/models/modeling/unet.py 来修改，我们这里只使用 resnet，修改好的结构我放在了 pdseg/models/modeling/unet_resnet.py 中。

• 新的配置文件为 unet_resnet.yaml，我们先修改训练轮次为 1 ；查看一下网络结构；我已经将网络结构通过 VisualDL 上传了，

你可以通过链接来查看网络结构：https://paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl/service/app?id=a2469150d68a0cfefabd0921aa2911fa

• 注意这部分也要结合图来看哦，代码下面就是图

• 我们是将 UNet 的 encode部分替换成了ResNet，decode 后面的部分并没有改变，打开上面的连接后，我们点击网络结构，

直接拖到最下面，我们从下向上查看网络结构，先是很熟悉的计算 loss 的部分，这里有一点点不一样，多了一个 resize_bilinear，查看节点信息定位到代码 unet_resnet.py 139 行，这里是大佬自己加上的一个操作；

• 接着往上看图，我们可以看到 get_logit 那个卷积操作，接着是四个 up() 操作，再往上就是我们替换的 ResNet 的部分了，我们结合代码看一下：

• 从 resnet_for_unet.py 中第51 行开始定义操作，首先是一个 conv_bn_layer，这是在 98 行定义的，也就是说这里 conv_bn_layer = conv + bn + relu

def conv_bn_layer(self,
                      input,
                      num_filters,
                      filter_size,
                      stride=1,
                      groups=1,
                      act=None,
                      name=None,
                      data_format='NCHW'):
        conv = fluid.layers.conv2d(
            input=input,
            num_filters=num_filters,
            filter_size=filter_size,
            stride=stride,
            padding=(filter_size - 1) // 2,
            groups=groups,
            act=None,
            param_attr=ParamAttr(name=name + "_weights"),
            bias_attr=False,
            name=name + '.conv2d.output.1',
            data_format=data_format)

        if name == "conv1":
            bn_name = "bn_" + name
        else:
            bn_name = "bn" + name[3:]
        return fluid.layers.batch_norm(
            input=conv,
            act=act,
            name=bn_name + '.output.1',
            param_attr=ParamAttr(name=bn_name + '_scale'),
            bias_attr=ParamAttr(bn_name + '_offset'),
            moving_mean_name=bn_name + '_mean',
            moving_variance_name=bn_name + '_variance',
            data_layout=data_format)

• 随后紧跟着一个 append 操作，这里保存节点的操作我想你应该知道是用来干嘛的了，没错，就是融合；反映在图上也一定有一条长线连接到后面的某个 concat 操作去，你可以自己验证一下；

• 紧接着是一个 pool2d 操作，我们选择了 layers=50, 到循环里是就是在重复做 bottleneck_block 操作，并且保存了每次操作之后的节点；循环次数也很好算 3+4+6+3 = 16；

我们查看 145行的 bottleneck_block， 包含 conv0 + conv1 + conv2 + short_cut + elementwise_add + relu，

其中

conv0 = conv1 = conv + bn + relu;

conv2 = conv + bn ;

short_cut = conv2 or 不做改动

def bottleneck_block(self, input, num_filters, stride, name, data_format):
        conv0 = self.conv_bn_layer(
            input=input,
            num_filters=num_filters,
            filter_size=1,
            act='relu',
            name=name + "_branch2a",
            data_format=data_format)
        conv1 = self.conv_bn_layer(
            input=conv0,
            num_filters=num_filters,
            filter_size=3,
            stride=stride,
            act='relu',
            name=name + "_branch2b",
            data_format=data_format)
        conv2 = self.conv_bn_layer(
            input=conv1,
            num_filters=num_filters * 4,
            filter_size=1,
            act=None,
            name=name + "_branch2c",
            data_format=data_format)

        short = self.shortcut(
            input,
            num_filters * 4,
            stride,
            is_first=False,
            name=name + "_branch1",
            data_format=data_format)

        return fluid.layers.elementwise_add(
            x=short, y=conv2, act='relu', name=name + ".add.output.5")

我们在图上很容易找到这么一个部分，我已经在图上画出了第一个部分，bottleneck1 中的shortcut 为conv2 , bottleneck2 中的 shortcut 不做改动，因为图比较长，只放了最上面的部分，你可以点击链接查看完整的网络结构；

按我们的计算，应该可以找到连续 16个这样的结构, 并且在第3，3+4， 3+4+6， 3+4+6+3 个结构之后分别都会有一条长线连接到后面的concat操作

你可以自己验证一下，这样整个网络我们就看完了，是不是觉得很清晰呢？如果你想用ResNet的其他版本来替换UNet，可以参考大佬项目中代码，按照这种方式更快更清晰的理解代码；

• 理论上 ResNet 的各种变种都可以用来替换 UNet 的 encode，按照这里的代码思路把该保存的浅层信息保存下来就可以了，主要都是这个 bottleneck 部分；

利用VisualDL-Scalar 辅助新模型的训练

• 下面所有参数与之前保持一致，指定新的配置文件 unet_resnet.yaml 开始新的训练；注意：因为之前的预训练模型是基于UNet的，所以在加载权重的时候会跳过很多，我们替换后网络并没有这些权重；

• 因为更改网络之后 收敛速度变慢了，在训练200epoch后 loss还没有降到UNet 同期水平，我多训练了 100个epoch还是没有降下来，再训练了100epoch 还是没降下来，收敛速度有点堪忧，但整体还是在下降的；

• 我在重复训练的过程中并没有指定新的 vdl_log_dir 这样在启动 VisualDL 时只会读取最新时间戳的那个 log，我写了个脚本 pdseg/classify_log.py 可以将该文件夹下的log文件放到不同的文件夹下，有需要的话参考下面行代码进行调整：

!python pdseg/classify_log.py --vdl_log_dir vdl_log_unet_resnet/

请注意不要在训练的过程中使用这个脚本，因为训练过程会不断记录log，在你移动log文件后，又会自动产生新的 log；

• 分开 log 之后，我通过 VisualDL-Service 上传了这几次训练的log，大家可以参考一下，点击右侧的Wall time 就可以清晰的对比了：

https://paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl/service/app?id=f5ad6fd804e5bb5273f449106348f5d3

!python pdseg/train.py --use_gpu --do_eval --use_vdl --vdl_log_dir 'vdl_log_unet_resnet' --cfg configs/unet_resnet.yaml

这里是训练时完整的大图，可以看到每张图都有三种颜色的线，就对应我们的三次训练， loss 在不断下降，macc 跟 miou 在不断上升

• 鉴于以上模型 train_loss 下降慢的情况，可能的原因有：

1. 训练数据中存在脏数据：回头再通过我分享的链接查看一下增强后的图片，好像确实质量有点低，可能存在一定的影响，心急吃不了热豆腐，开始训练前一定要利用 VisualDL-Image 保证数据是高质量的；

2. 可能训练轮次不够：观察loss曲线，确实还有下降的趋势，在保证数据质量之后或许可以增大轮次试一下效果；

3. 可能存在梯度消失的情况，也就是说可能我们自己的网络设计的不合理：下面我们就通过 VisualDL-Histogram 查看一下是否真的有不合理的地方

利用VisualDL-Histogram 查看参数直方图

• 不同于标量 Scalar，Tensor 通常是多维度的，也就无法直接用曲线图的形式展现出来；

• 我们可以通过 VisualDL-Histogram 功能查看 Tensor 的直方图数据在训练过程中的变化趋势，来深入了解模型各层效果，从而可以精准的调优模型；

• 我写好了一个脚本 pdseg/visualize_seg_params.py, 我们可以通过上面网络结构查看一些 Tensor 的详细信息，取出 输入/Filter/name 在脚本中替换 vis_var_names 进行查看

!python pdseg/visualize_seg_params.py

这里很多结构的输入张量的 weights 来展示，具体选了哪些大家可以去脚本中查看一下；

如果你选取了别的参数，并且打开VisualDL没有看到直方图的标签，那么很有可能是你的参数名称写错了；

直方图是一个个切片叠加起来的，其中的颜色有深浅，颜色越深表示时间越早，也就是最初的几个epoch；

针对一个切片，横轴表示其值，纵轴表示数量，如下图，鼠标悬停的点表示以 以0.001为中心的bin中有333个元素

一般权重正常的话直方图就比较类似这种形状，如果某些权重出现了非常平或者非常集中，也就是说形状类似一条竖线或者一条横线，就表明网络可能出问题了；有时候某些权重多轮之后没有太大改变，也是异常的情况；

我们通过 VisualDL-Histogram 就能准确定位出现问题的地方，从而快速的进行调整；

下面是部分截图，完整的直方图参考链接：

https://paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl/service/app?id=8298d39fcaa79f0e1aaba4a32e56fe28

通过上图我们可以看到，我们的网络结构应该是正常的，如果你想看看不正常的直方图长什么样，可以设计一个非常深的网络，应该就可以看出差距了；

总结一下，

本篇首先我们修改了 PaddleSeg 的一部分代码，使其能够使用 VisualDL-Image 来查看数据增强效果；

接着我们使用了 VisualDL-Scalar 来辅助我们的UNet训练；

随后我们通过 VisualDL-Graph 结合代码加深了我们对网络结构的理解，并在此基础上借助可视化，我们很方便的使用 ResNet 替换了 UNet 的 backbone，并再次利用VisualDL-Scalar辅助了这个新网络的训练；

最后我们通过 VisualDL-Histogram 查看了网络设计是否存在异常；

同时贯穿全篇的是我们使用了 VisualDL-Service 进行了可视化结果的分享；

相信在整个过程中你也能感受到 VisualDL 的可视化功能给我们带来的便利，同时也知道了如何在 PaddleSeg 这个套件中使用 VisualDL，赶快在你以后的项目中利用起来吧。

结束语

怎么样？VisualDL是不是很不错呢？快去Github上点点Star吧！

什么？你觉得不太行？点完Star, 去issue里吐槽一下吧，会彳亍起来的！

想深入了解 PaddleX 如何应用VisualDL？ 来我的 PaddleX 篇看看吧！

觉得写得不错的话，互相点个关注吧，如果你觉得写的有问题，也欢迎在评论区指正！