MindInsight体验笔记（MindInsight训练可视整体设计介绍）

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作者： 依旧廖凯

MindInsight训练可视整体设计介绍
MindInsight是MindSpore的可视化调试调优组件。通过MindInsight可以完成训练可视、性能调优、精度调优等任务。
训练可视功能主要包括训练看板、模型溯源、数据溯源等功能，训练看板中又包括标量、参数分布图、计算图、数据图、数据抽样、张量等子功能。
本文主要介绍MindInsight训练可视功能的逻辑架构、代码组织和数据模型。
训练可视逻辑架构
在架构上，训练可视功能的逻辑架构分为两部分：训练信息收集架构，训练信息分析及展示架构。

图1 MindInsight训练可视逻辑架构
训练信息收集架构
训练信息收集功能在MindSpore中，包括训练信息收集API模块和训练信息持久化模块。
训练信息收集API包括：
• 基于summary算子的训练信息收集API。这部分API主要包括4个summary算子，即用于记录标量数据的ScalarSummary算子，用于记录图片数据的ImageSummary算子，用于记录参数分布图（直方图）数据的HistogramSummary算子和用于记录张量数据的TensorSummary算子。请访问算子支持列表以获取关于这些算子的信息。
• 基于Python API的训练信息收集API。通过SummaryRecord.add_value方法，可以在Python代码中完成训练信息的收集。
• 易用的训练信息收集callback。通过SummaryCollector这一callback可以方便地收集常用训练信息到训练日志中。
训练信息持久化模块主要包括用于管理缓存的summary_record模块和用于并行处理数据、写入文件的write_pool模块。训练信息持久化后，存储在训练日志文件（summary文件中）。
训练信息分析及展示架构
训练信息分析及展示架构在MindInsight中，包括Web UI和后端两大部分。后端从下到上可以分为数据加载及缓存层、业务逻辑层、API 层。数据加载及缓存层主要由训练日志文件发现模块、训练日志文件解析模块及缓存管理模块组成。业务逻辑层主要由训练看板业务模块和溯源业务模块组成。API层主要由RESTful API模块组成。各模块的主要功能如下：
• 训练日志文件发现模块：用于在给定的训练日志根目录（summary-base-dir）中扫描并发现含有训练日志文件的训练日志目录。只有含有训练日志文件的目录会被识别为训练日志目录。
• 训练日志文件解析模块：用于解析训练日志文件。
• 缓存管理模块：用于管理训练日志解析任务，缓存训练日志解析结果。其会定期调用训练日志发现模块，扫描最新的训练日志目录列表；然后调用解析模块解析文件内容，将解析结果存储在缓存中以供UI查询。
• 训练看板模块：用于提供训练看板功能的业务逻辑，支撑UI查询训练看板数据。
• 溯源模块：用于提供模型溯源和数据溯源的业务逻辑，支撑UI查询溯源数据。
• RESTful API模块：用于将业务模块提供的接口包装为RESTful API。
代码组织
以下是MindInsight代码仓库中的部分重要目录及说明。

训练可视数据模型
训练信息数据流
训练信息产生于用户训练的过程中。用户可以通过训练信息收集API将这些训练信息收集起来，并通过训练信息持久化模块将这些训练信息保存到磁盘上，产生训练日志文件（summary文件）。训练日志文件生成后，便可以使用MindInsight对其中的信息进行可视化。

图2 训练信息数据流
数据模型
MindInsight的简要数据模型如图3所示。一个训练日志目录会被MindInsight识别为一个训练作业。训练作业是MindInsight的最小管理单元。一个训练作业可以关联0-1个溯源数据，关联0-1个训练过程数据。训练过程数据内部有着丰富的结构，每一个具体的数据，可以通过给定的插件名称、标签和迭代唯一确定。下面将分别介绍这些概念。

图3 以UML类图表示的数据模型
训练作业
MindInsight通过目录来区分不同的训练作业。为了方便用户区分不同训练作业的训练日志文件，SummaryCollector、SummaryRecord都要求用户指定存放训练日志文件的目录。相同目录中的训练日志文件，被认为是同一次训练作业中产生的训练数据，不同目录中的训练日志文件，被认为是不同训练作业中产生的文件。
在MindInsight的代码中，一次训练一般被称为一个TrainJob。TrainJob的id即该次训练的日志所在目录的目录名（例如 ./train_my_lenet_1）。
一次训练的过程中，一般会产生该次训练的溯源数据文件（文件名以_lineage结尾）和训练过程数据文件（文件名一般以_MS结尾）。其中溯源数据主要从全局出发，描述该次训练的不变性质，例如训练所用的数据集路径、训练所用的优化器、以及用户自定义的溯源信息。这些信息最突出的特点是不会在训练过程中变化。而训练过程数据主要描述该次训练的变化情况，例如loss值、参数分布、一个迭代中送入模型的图片数据等。这些信息最突出的特点是每个迭代都会发生变化。
需要注意的是，关于训练信息是否发生变化的分类，并不是绝对的。比如训练过程数据文件中会含有计算图数据，其一般在训练开始的时候就确定了。
溯源数据
溯源数据主要从全局出发，描述某次训练的不变性质。当MindInsight识别到多个训练日志目录时，这若干次训练的溯源数据，被组织成表格的形式展示，以方便对比和分析。
训练过程数据
• 插件名称（plugin_name）
对于训练过程数据，首先将这些训练数据按类型分为标量数据（scalar）、直方图数据（histogram）、图片数据（image）、张量数据（tensor）等类型，这些类型在MindInsight的中被称为插件名称（plugin_name），当前mindinsight支持的插件名称定义在mindinsight.datavisual.common.enums.PluginNameEnum中。
• 标签（tag）
无论数据属于何种类型，其都会依照tag进一步被分为不同的序列。tag一般由用户命名，用于对数据进行区分。比如记录loss值的标量数据，其tag名可以为loss。需要说明的是，MindInsight在对数据进行处理时，会根据插件名称自动为tag附加后缀。例如tag为loss的数据为标量数据，则该tag会被自动重命名为loss/scalar。
• 迭代数（step）
训练过程数据是在训练的每个迭代中产生的，为了区分这些数据，数据会被标记上该数据所对应的迭代数。
• 数据的查询和展示
在展示数据时，用户常常希望看到某个标签下的数据，随着训练过程的变化情况。因此，查询数据时，一般不会指定迭代数，而是直接指定训练作业、插件名称和标签，查询该标签下所有迭代的数据。