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# 使用VisualDL可视化训练过程
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## 前言
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VisualDL是飞桨可视化分析工具，以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、高维数据分布等。可帮助用户更清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构，进而实现高效的模型优化。更多细节请查看[VisualDL](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/)。
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## 在PaddleClas中使用VisualDL
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现在PaddleClas支持在训练阶段使用VisualDL查看训练过程中学习率（learning rate）、损失值（loss）以及准确率（accuracy）的变化情况。
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### 设置config文件并启动训练
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在PaddleClas中使用VisualDL，只需在训练配置文件（config文件）添加如下字段：
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```yaml
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# confit.txt
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vdl_dir: "./vdl.log"
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```
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`vdl_dir` 用于指定VisualDL用于保存log信息的目录。
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然后正常启动训练即可：
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```shell
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python3 tools/train.py -c config.txt
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```
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### 启动VisualDL
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在启动训练程序后，可以在新的终端session中启动VisualDL服务：
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```shell
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visualdl --logdir ./vdl.log
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```
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上述命令中，参数`--logdir`用于指定日志目录，VisualDL将遍历并且迭代寻找指定目录的子目录，将所有实验结果进行可视化。也同样可以使用下述参数设定VisualDL服务的ip及端口号：
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* `--host`：设定IP，默认为127.0.0.1
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* `--port`：设定端口，默认为8040
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更多参数信息，请查看[VisualDL](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL/blob/develop/README_CN.md#2-%E5%90%AF%E5%8A%A8%E9%9D%A2%E6%9D%BF)。
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在启动VisualDL后，即可在浏览器中查看训练过程，输入地址`127.0.0.1:8840`：
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<div align="center">
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<img src="../../images/VisualDL/train_loss.png" width="400">
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