使用 TensorBoard 和 Azure 机器学习可视化试验作业与指标

适用于：Python SDK azureml v1

本文介绍如何使用主要 Azure 机器学习 SDK 中的 tensorboard 包，在 TensorBoard 中查看试验作业和指标。 检查完试验作业后，可以更好地优化和重新训练机器学习模型。

TensorBoard 是一套 Web 应用程序，用于检查和了解试验的结构与性能。

如何在 Azure 机器学习试验中启动 TensorBoard 取决于试验类型：

• 如果试验（例如 PyTorch、Chainer 和 TensorFlow 试验）原生可以输出可供 TensorBoard 使用的日志文件，你可以从试验的作业历史记录直接启动 TensorBoard。

• 对于原生无法输出 TensorBoard 可用文件的试验（例如 Scikit-learn 或 Azure 机器学习试验），请使用 export_to_tensorboard() 方法将作业历史记录导出为 TensorBoard 日志，并从日志启动 TensorBoard。

先决条件

• 若要启动 TensorBoard 并查看试验作业历史记录，需要事先为试验启用日志记录，以便跟踪其指标和性能。
• 本文档中的代码可在以下任一环境中运行：
  • Azure 机器学习计算实例 - 无需下载或安装
    • 完成创建帮助入门的资源，以创建预先加载了 SDK 和示例存储库的专用笔记本服务器。
    • 在笔记本服务器上的 samples 文件夹中，导航到以下目录，找到两个已完成的和已扩展的笔记本：
      • SDK v1 > how-to-use-azureml > track-and-monitor-experiments > tensorboard > export-run-history-to-tensorboard > export-run-history-to-tensorboard.ipynb
      • SDK v1 > how-to-use-azureml > track-and-monitor-experiments > tensorboard > tensorboard > tensorboard.ipynb
  • 你自己的 Jupyter 笔记本服务器
    • 使用 tensorboard 附加项安装 Azure 机器学习 SDK
    • 创建 Azure 机器学习工作区。
    • 创建工作区配置文件。

选项 1：直接在 TensorBoard 中查看作业历史记录

此选项适用于原生可以输出可供 TensorBoard 使用的日志文件的试验，例如 PyTorch、Chainer 和 TensorFlow 试验。 如果你的试验无此功能，请改用 export_to_tensorboard() 方法。

以下示例代码在远程计算目标“Azure 机器学习计算”上使用 TensorFlow 存储库中的 MNIST 演示试验。 接下来，我们将配置并启动一个作业来训练 TensorFlow 模型，然后针对此 TensorFlow 试验启动 TensorBoard。

设置试验名称并创建项目文件夹

在此处为试验命名，并创建其文件夹。

from os import path, makedirs
experiment_name = 'tensorboard-demo'

# experiment folder
exp_dir = './sample_projects/' + experiment_name

if not path.exists(exp_dir):
    makedirs(exp_dir)

下载 TensorFlow 演示试验代码

TensorFlow 的存储库包含 MNIST 演示以及丰富的 TensorBoard 检测工具。 我们不会也不需要更改此演示代码的任何部分，即可使其与 Azure 机器学习配合运行。 在以下代码中，我们将下载 MNIST 代码，并将其保存到新建的试验文件夹中。

import requests
import os

tf_code = requests.get("https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/r1.8/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py")
with open(os.path.join(exp_dir, "mnist_with_summaries.py"), "w") as file:
    file.write(tf_code.text)

在整个 MNIST 代码文件 mnist_with_summaries.py 中，请注意有调用 tf.summary.scalar()、tf.summary.histogram()、tf.summary.FileWriter() 等的行。这些方法将试验的关键指标归组、记录和标记到作业历史记录中。 tf.summary.FileWriter() 特别重要，因为它序列化所记录的试验指标中的数据，使 TensorBoard 能够基于这些数据生成可视化效果。

配置试验

下面，我们将配置试验，并设置日志和数据的目录。 这些日志会上传到作业历史记录，供 TensorBoard 稍后访问。

import azureml.core
from azureml.core import Workspace
from azureml.core import Experiment

ws = Workspace.from_config()

# create directories for experiment logs and dataset
logs_dir = os.path.join(os.curdir, "logs")
data_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.curdir, "mnist_data"))

if not path.exists(data_dir):
    makedirs(data_dir)

os.environ["TEST_TMPDIR"] = data_dir

# Writing logs to ./logs results in their being uploaded to the job history,
# and thus, made accessible to our TensorBoard instance.
args = ["--log_dir", logs_dir]

# Create an experiment
exp = Experiment(ws, experiment_name)

为试验创建群集

我们将为此试验创建 AmlCompute 群集，但可以在任何环境中创建试验，且仍可针对试验作业历史记录启动 TensorBoard。

from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute

cluster_name = "cpu-cluster"

cts = ws.compute_targets
found = False
if cluster_name in cts and cts[cluster_name].type == 'AmlCompute':
   found = True
   print('Found existing compute target.')
   compute_target = cts[cluster_name]
if not found:
    print('Creating a new compute target...')
    compute_config = AmlCompute.provisioning_configuration(vm_size='STANDARD_D2_V2', 
                                                           max_nodes=4)

    # create the cluster
    compute_target = ComputeTarget.create(ws, cluster_name, compute_config)

compute_target.wait_for_completion(show_output=True, min_node_count=None)

# use get_status() to get a detailed status for the current cluster. 
# print(compute_target.get_status().serialize())

配置和提交训练作业

通过创建 ScriptRunConfig 对象来配置训练作业。

from azureml.core import ScriptRunConfig
from azureml.core import Environment

# Here we will use the TensorFlow 2.2 curated environment
tf_env = Environment.get(ws, 'AzureML-TensorFlow-2.2-GPU')

src = ScriptRunConfig(source_directory=exp_dir,
                      script='mnist_with_summaries.py',
                      arguments=args,
                      compute_target=compute_target,
                      environment=tf_env)
run = exp.submit(src)

启动 TensorBoard

可以在运行期间或者在运行完成后启动 TensorBoard。 下面，我们将创建一个 TensorBoard 对象实例 tb，该实例采用 job 中加载的试验作业历史记录，然后使用 start() 方法启动 TensorBoard。

TensorBoard 构造函数采用作业数组，因此请确保将其作为单元素数组传入。

from azureml.tensorboard import Tensorboard

tb = Tensorboard([job])

# If successful, start() returns a string with the URI of the instance.
tb.start()

# After your job completes, be sure to stop() the streaming otherwise it will continue to run. 
tb.stop()

选项 2：将历史记录导出为日志以在 TensorBoard 中查看

以下代码设置一个示例试验，使用 Azure 机器学习作业历史记录 API 开始日志记录过程，然后将试验作业历史记录导出到 TensorBoard 可用的日志中，以进行可视化。

设置试验

以下代码设置新试验，并将作业目录命名为 root_run。

from azureml.core import Workspace, Experiment
import azureml.core

# set experiment name and job name
ws = Workspace.from_config()
experiment_name = 'export-to-tensorboard'
exp = Experiment(ws, experiment_name)
root_run = exp.start_logging()

此处我们将加载糖尿病数据集（scikit-learn 随附的内置小型数据集），并将其拆分为测试集和训练集。

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_diabetes(return_X_y=True)
columns = ['age', 'gender', 'bmi', 'bp', 's1', 's2', 's3', 's4', 's5', 's6']
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
data = {
    "train":{"x":x_train, "y":y_train},        
    "test":{"x":x_test, "y":y_test}
}

运行试验并记录指标

对于此代码，我们将训练一个线性回归模型，并在运行历史记录中记录关键指标、alpha 系数 alpha 和均方误差 mse。

from tqdm import tqdm
alphas = [.1, .2, .3, .4, .5, .6 , .7]
# try a bunch of alpha values in a Linear Regression (aka Ridge regression) mode
for alpha in tqdm(alphas):
  # create child runs and fit lines for the resulting models
  with root_run.child_run("alpha" + str(alpha)) as run:
 
   reg = Ridge(alpha=alpha)
   reg.fit(data["train"]["x"], data["train"]["y"])    
 
   preds = reg.predict(data["test"]["x"])
   mse = mean_squared_error(preds, data["test"]["y"])
   # End train and eval

# log alpha, mean_squared_error and feature names in run history
   root_run.log("alpha", alpha)
   root_run.log("mse", mse)

将作业导出到 TensorBoard

使用 SDK 的 export_to_tensorboard() 方法，可将 Azure 机器学习试验的作业历史记录导出到 TensorBoard 日志中，以便通过 TensorBoard 对其进行查看。

在以下代码中，我们将在当前工作目录中创建 logdir 文件夹。 我们将在此文件夹中从 root_run 导出试验作业历史记录和日志，然后将此作业标记为已完成。

from azureml.tensorboard.export import export_to_tensorboard
import os

logdir = 'exportedTBlogs'
log_path = os.path.join(os.getcwd(), logdir)
try:
    os.stat(log_path)
except os.error:
    os.mkdir(log_path)
print(logdir)

# export job history for the project
export_to_tensorboard(root_run, logdir)

root_run.complete()

启动和停止 TensorBoard

导出此试验的作业历史记录后，可以使用 start() 方法启动 TensorBoard。

from azureml.tensorboard import Tensorboard

# The TensorBoard constructor takes an array of jobs, so be sure and pass it in as a single-element array here
tb = Tensorboard([], local_root=logdir, port=6006)

# If successful, start() returns a string with the URI of the instance.
tb.start()

完成后，请务必调用 TensorBoard 对象的 stop() 方法。 否则，在关闭笔记本内核之前，TensorBoard 将继续运行。

tb.stop()

后续步骤

在本操作指南中，你已创建两个试验，并已了解如何针对这些试验的作业历史记录启动 TensorBoard，从而识别在哪些方面可以进行优化和重新训练。

• 如果你对自己的模型感到满意，请继续阅读如何部署模型一文。
• 详细了解超参数优化。