使用aim工具来记录机器学习训练

介绍

aim能够非常简单方便地记录、搜索、对比机器学习训练的超参数。相比于tensorboard，它支持将多个指标合并到一张图上，并且支持类似sql的方式来搜索和对比超参数，可操控性会更加精细。

安装

1. 安装aim：pip install aim
2. 安装docker：sudo apt install docker.io

初始化aim仓库

命令：aim init

通过该命令，aim会在当前目录创建.aim文件夹，用于记录后续的训练数据，因此必须在数据记录前初始化aim仓库。

数据记录示例

import aim
lrs = [1e-2,1e-3,1e-4]
bss = [64, 128, 256, 512]
layer_nums = [1, 2, 3]

x = 1
for lr in lrs:
    for bs in bss:
        for ln in layer_nums:
            hyperparam_dict={"lr":lr,"batch_size":bs,"layer_num":ln}
            sess = aim.Session(experiment='test')
            sess.set_params(hyperparam_dict, name='hparams')
            for epoch_number in range(1,10):
                sess.track(x/epoch_number+1, name='frames', step=epoch_number)
                sess.track(x/epoch_number, name='loss', step=epoch_number)
            x+=1

启动UI界面

命令：aim up -h 192.168.102.65 -p 9901

若不指定-h和-p参数，aim会默认使用127.0.0.1:43800作为监听地址。