Keras 訓練中即時資訊顯示

前言

Keras 是個 Python 深度學習函式庫，一般常見底層是 TensorFlow

在使用 keras 時，如果要即時觀察訓練的 loss, accuracy 等參數變化，一般直接使用 TensorBoard callback，不過我發現 TensorBoard 不太符合我的需求。

我希望能更簡單的在同一張圖表上同時畫上 training loss 與 validation loss，而正好找到方便的工具 - Hualos - Keras Total Visualization project，十分符合我的需求，效果如下圖：

Hualos 運作方式

Hualos 其實是一個簡單的 webserver，keras 在 fit 等訓練函式裡加入 RemoteMonitor callback，這樣在每個 epoch 完成後，keras 就會往 Hualos 的 ip 位置傳送資訊(loss, accuracy, …)，Hualos 在收到資訊後，就會即時更新網頁內容，如上圖的效果一般。

Hualos 使用方式

1. (下載專案) 將專案 clone 至欲裝設 Hualos web server 的機器上 (由於專案有空白頁面的己知bug未修復，我暫時把程式碼修改後，放到我的GitHub帳號下，原專案請至 Hualos - Keras Total Visualization project)

   git clone https://github.com/HTLife/hualos
   

2. (設定web server ip) hualos/api.py 第72行

   server = WSGIServer(("", 9000), app)
   

   將ip改為0.0.0.0讓外部得以連入，port 改成想用的 (如過keras是裝在docker裡，可以與tensorboard共用6006)

   server = WSGIServer(('0,0,0,0', 6006), app)
   

3. (設定keras callback) 在keras程式碼中設定callback，ip改為上面server的ip (model.fit_generator中為避免看起來太複雜，省略了其它參數，讀者需自行設定)

    reCallBack = keras.callbacks.RemoteMonitor(root='http://123.456.789.xxx:6006', headers=None)
    ## Start training
    history_callback = model.fit_generator(...
              callbacks=[reCallBack])
   

4. (開始訓練) 開啟網頁 http://123.456.789.xxx:6006，並在terminal執行Keras程式碼開始訓練，在第一個epoch完成後，網頁會自動更新顯示目前訓練的結果

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