使用 VisualDL 查看 Paddle 神经网络模型训练状态（vsd文件如何打开）

摘要：前言在对深度学习神经网络模型进行训练时，我们通常需要观察其训练的状态，通过当前模型的训练情况来作为进一步操作的依据比如，从loss曲线上看到它的数值已经很难再降下去了，那么我们就可以停止训练了在本文中，我们将介绍百度飞桨的可视化分析工具 VisualDL 的使用方法。基于 PaddlePaddle 框架创建模型并对其进行训练时，借助 VisualDL 工具，我们就可以实时观察到模型的训练情

前言在对深度学习神经网络模型进行训练时，我们通常需要观察其训练的状态，通过当前模型的训练情况来作为进一步操作的依据比如，从loss曲线上看到它的数值已经很难再降下去了，那么我们就可以停止训练了在本文中，我们将介绍百度飞桨的可视化分析工具 VisualDL 的使用方法。

基于 PaddlePaddle 框架创建模型并对其进行训练时，借助 VisualDL 工具，我们就可以实时观察到模型的训练情况Vis

安装 VisualDL这里我们使用最简单的方式进行安装，一行命令即可：pytho

训练过程中记录日志文件想要查看模型在训练过程中的实时状态，我们需要在代码中合适的位置（比如在每一轮结束时），将我们感兴趣的状态参数（如：loss，accuracy，learning rate等）通过 LogWriter 函数记录下来，写入日志文件。

关于 LogWriter 函数的参数，如下图所示：

")writer.addscalar(tag="acc", step=1, value=0.5678)writer.addscalar(tag="acc", step=2, value=0.6878)writer.addscalar(tag="acc", step=3, value=0.9878)writer.close()

程序会在 logdir 指定的目录下生成日志文件，运行一次程序所产生的训练数据会记录到一个日志文件中启动 VisualDL 服务生成日志文件后，我们就可以启动 VisualDL 服务了，通过读取我们在训练过程中保存的日志文件来获取各个参数的值。

这里我们使用 visualdl 命令行启动的方式（这种方式最简单）。启动命令如下：visualdl --logdir ./vdl --host 192.168.10.108

值得注意的是，上面的指令中，--host 指定的是服务器的可供外部访问的 IP 地址。这样方便我们在服务器外面的浏览器中查看模型训练情况。visualdl 完整的参数列表以及详情如下图所示：

在浏览器中查看 VisualDL 可视化面板启动 visualdl 服务后，我们可以看到提示“Running VisualDL athttp://192.168.10.108:8040/(Press CTRL+C to quit)”，其中“http://192.168.10.108:8040/”就是我们要访问的地址了。

在浏览器中输入这个地址即可打开 VisualDL 的可视化面板