stared/livelossplot

What it solves

livelossplot は、Jupyter Notebooks 内で訓練の進捗をリアルタイムで可視化する方法を提供します。これは、開発者がモデルが学習しているのか、停滞しているのか、あるいは過学習しているのかを判断するためにテキストログに頼るしかない ""training blindfolded"" の問題を解決します。

How it works

このライブラリは、汎用的な API (PlotLosses) と、Keras、PyTorch、Poutyne、および Ignite といった人気のディープラーニングフレームワーク向けの専門的なコールバックを提供します。訓練中、このライブラリはメトリクス（損失値や精度など）を使用してプロットを更新し、ノートブックのセル出力に直接レンダリング-リングします。

Who it’s for

Jupyter Notebooks を探索、教育、または小規模モデルのトレーニングに使用し、TensorBoard のような複雑なツールよりもシンプルでプラグアンドプレイな代替手段を偏好するデータサイエンティストや研究者です。

Highlights

• Framework Agnostic: API または専用のコールバックを通じて、Keras、PyTorch、およびその他のフレームワークをサポートします。
• Multiple Output Options: マルチメディア出力オプションを提供します。 Matplotlib と Bokeh をサポートします。
• Multiple Loggers: 標準出力 (ExtremaPrinter) と TensorBoard の记录器 (loggers) を含みます。
• Jupyter Integration: Jupyter Notebook 環境でのシームレスなリアルタイム更新用に設計されています。