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來自加州伯克利的團隊開源了Aim，一個號稱搜索速度比TensorBoard快好幾倍的機器學習可視化工具包，在Reddit上成為高熱話題。

Aim可以在幾分鐘內(nèi)記錄、搜索和比較100項實驗，而在TensorBoard或MLFlow上進行大量實驗比較可能需要花費數(shù)小時。這對于實驗管理非常有用，而且Aim超級容易上手。

和TensorBoard/MLFlow相比，Aim的優(yōu)點主要是支持：

• 按參數(shù)進行搜索、分組
• 分列圖表
• 匯總大量實驗查看趨勢
• 其他較小的實驗指標和參數(shù)操作

比如，我們只想看訓練集上的試驗結果，將context.subset設置為train：

如果還想在搜索結果的基礎上做進一步的篩選，去掉學習率0.00001的部分，只需再加入一個and條件：

如果對圖中某個數(shù)據(jù)點感興趣，點擊它即可快速定位到相應表格位置。

是不是很方便？雖然界面可能簡陋了點，但簡潔易用就是Aim的主要特色。有網(wǎng)友表示，Aim看起來非常整潔，搜索語言看起來也很易用。

近年來，AI實驗方面誕生了像trains和wandb這類第三方可視化工具。與這類工具比較，Aim在速度和數(shù)據(jù)隱私方面有很大的優(yōu)勢。

安裝使用

運行Aim需要安裝Docker，Aim本身通過pip方式安裝。

pip3 install aim-cli

輸入以下命令即可運行Aim的UI：

aim up

前提是你要在自己的AI模型里導入Aim

import aim…aim.set_params(hyperparam_dict, name=’params_name’)aim.track(metric_value, name=’metric_name’, epoch=the_epoch_value)…

Aim提供的方法有跟蹤數(shù)據(jù)（track）、設置超參數(shù)（set_params）、指定自定義目錄（session）。

最近，作者又給Aim加入了一項新功能：支持使用Tensorboard日志。方法如下：

aim up --tf_logs path/to/logs

此命令將在TensorFlow摘要日志上啟動Aim，并從給定路徑遞歸加載日志。

Aim的開發(fā)者承諾未來將提供Pytorch Lightning和Keras集成。

GitHub地址：
https://github.com/Aimhubio/Aim

新聞標題：極簡可視化工具Aim發(fā)布，跑得比TensorBoard快多了
當前地址：http://m.5511xx.com/article/djojiee.html