stared/livelossplot

What it solves

livelossplot은 Jupyter Notebooks에서 훈련 진행 상황을 실시간으로 시각화하는 방법을 제공합니다. 개발자가 모델이 학습 중인지, 정체 또는 과적합 중인지 판단하기 위해 텍스트 로그에만 의존해야 하는 ""training blindfolded"" 문제를 해결합니다.

How it works

이 라이브러리는 범용 API (PlotLosses) 및 Keras, PyTorch, Poutyne, Ignite와 같은 인기 있는 딥러닝 프레임워크를 위한 전문화된 콜백을 제공합니다. 훈련 중에 라이브러리는 메트릭(손실 및 정확도 등)를 사용하여 플롯을 업데이트하고 노트북 셀 출력에 직접 렌더링합니다.

Who it’s for

Jupyter Notebooks를 탐색, 교육 또는 소규모 모델 훈련에 사용하며, TensorBoard와 같은 복잡한 도구 대신 간단하고 플러그 앤 플레이 방식의 대안을 선호하는 데이터 과학자 및 연구자입니다.

Highlights

• Framework Agnostic: API 또는 전용 콜백을 통해 Keras, PyTorch 및 기타 프레임워크를 지원합니다.
• Multiple Output Options: 멀티미디어 Multimedia Output Options: 지원합니다. Matplotlib 및 Bokeh를 통해 렌더링합니다.
• Multiple Loggers: 표준 출력 (ExtremaPrinter) 및 TensorBoard를 위한 로거를 포함합니다.
• Jupyter Integration: Jupyter Notebook 환경에서 원활한 실시간 업데이트를 위해 설계되었습니다.