TensorWatch 机器学习调试和可视化工具 项目简介
TensorWatch 是一个调试和可视化工具，专为 Microsoft Research 的数据科学，深度学习和强化学习而设计。 它适用于Jupyter Notebook，可显示机器学习培训的实时可视化，并为您的模型和数据执行其他几项关键分析任务。TensorWatch旨在灵活且可扩展，因此您还可以构建自己的自定义可视化，UI和仪表板。 除了传统的“所见即所见”方法外，它还具有针对您的实时ML培训流程执行任意查询的独特功能，作为查询结果返回流并使用以下方式查看此流 您选择的可视化工具（我们称之为惰性日志记录模式）。TensorWatch 正在大力发展，其目标是通过一个易于使用，可扩展和可破解的软件包提供调试机器学习的平台。获取：pip install tensorwatch示例代码：import tensorwatch as tw
import time
# streams will be stored in test.log file
w = tw.Watcher(filename='test.log')
# create a stream for logging
s = w.create_stream(name='metric1')
# generate Jupyter Notebook to view real-time streams
w.make_notebook()
for i in range(1000):
# write x,y pair we want to log
s.write((i, i*i))
time.sleep(1)
import time
# streams will be stored in test.log file
w = tw.Watcher(filename='test.log')
# create a stream for logging
s = w.create_stream(name='metric1')
# generate Jupyter Notebook to view real-time streams
w.make_notebook()
for i in range(1000):
# write x,y pair we want to log
s.write((i, i*i))
time.sleep(1)