Baidu は、すべての主要なディープラーニングフレームワークに適用できる Visual DL という新しいツールをリリースしました。

1月17日、BaiduのPaddlePaddle＆EChartsチームは、ディープラーニングのタスクを鮮明にし、視覚的な分析を可能にするディープラーニング可視化ツールVisual DLのリリースを発表しました。 Baidu は、世界中のより幅広いユーザーに、より便利で効率的なディープラーニング ツールを提供したいと考えています。

現在、ほとんどのディープラーニングフレームワークはPythonユーザーインターフェイスを提供しており、トレーニングプロセスの状態は通常、日記の形で記録されます。この方法では、短期的にはトレーニングの状態を観察できますが、全体的な視点でトレーニングプロセスの変化の傾向を把握することは難しく、情報を抽出する際の制約が増えます。一方、Visual DL は従来の日記形式の記録形式を変更し、ユーザーがトレーニング プロセスを視覚化しやすくし、全体的な状況をより適切に制御できるようにします。

具体的な使用方法の点では、Visual DL ディープラーニング可視化ツールは包括的です。まず、「スカラー」機能はスカラードットデータ表示をサポートしており、トレーニング情報を折れ線グラフの形で表示できるため、全体的な傾向を簡単に観察できます。また、複数の線を同じ視覚ビューに表示できるため、ユーザーは比較や分析を簡単に行うことができます。次に、Visual DL の「画像」機能は画像表示をサポートしているため、畳み込み層の出力や GAN によって生成された画像など、データサンプルの品質やトレーニングの中間結果を簡単に確認できます。同時に、Visual DL にはヒストグラム パラメータ分布表示機能も備わっており、ユーザーはパラメータ マトリックス内の値の分布曲線を表示し、パラメータ値分布の変化傾向をいつでも観察できます。 ***、Visual DL の「グラフ」を使用すると、ディープ ニューラル ネットワークのモデル構造を表示することもできます。 Graph は ONNX モデルの直接プレビューをサポートしていると報告されています。MXNet、Caffe2、Pytorch、CNTK はすべて ONNX モデルへの変換をサポートしているため、Graph はさまざまなフレームワークのモデル視覚化機能を間接的にサポートでき、ユーザーはネットワーク構成エラーを簡単にトラブルシューティングし、ネットワーク構造を理解するのに役立ちます。詳細については、次の可視化事例を参照してください。

次の図は、パラメータの分布とテンソルを視覚化したものです。

次の図は、テンソルと中間生成された画像を視覚化したものです。

次の図は、トレーニング中のエラーの傾向を示しています。

Visual DL は、包括的な機能に加えて、統合と使用が簡単であるという利点もあります。独立した Python SDK を提供できます。ユーザーのトレーニング タスクが Python に基づいている場合は、Visual DL の WHL ソフトウェア パッケージを直接インストールし、プロジェクトに入力して使用できます。使い方は簡単で便利です。ユーザーのさまざまな運用ニーズを満たすために、ユーザーは Visual DL のロギング ロジックを Python コードに追加できます。Visual DL を起動すると、ブラウザーを通じてログの視覚化結果を表示できます。さらに、Visual DL は最下層で C++ で記述されており、ネイティブ C++ SDK を提供するため、ユーザーはこれを独自の C++ プロジェクトに深く統合して、より効率的なパフォーマンスを実現できます。

Visual DL は現在完全にオープンになっており、ほとんどのディープラーニング フレームワークをサポートしていることは注目に値します。 SDK レベルは、Python または C++ プロジェクトに簡単に統合できます。さらに、Graph は ONNX を通じて、PaddlePaddle、TensorFlow、MxNet、PyTorch、Caffe2 などの一般的なディープラーニング フレームワークを直接サポートできます。開発者にとって、Visual DL はディープラーニング タスクのトレーニング プロセスを視覚化し、ユーザーの観察と比較時間を短縮し、トレーニング プロセス全体をより効率的にすることができます。

近年、ディープラーニングはさまざまな分野で強く求められており、国家レベルでは、ディープラーニングフレームワークは国家の人工知能戦略の重要な部分となっています。百度も長年、ディープラーニングの分野に深く関わってきたと報じられている。2016年、百度はPaddlePaddle分散型ディープラーニングプラットフォームをオープンソース化し、オープンソースコミュニティのGithubとBaidu Brainプラットフォームで開発者がダウンロードして使用できるようにした。 Baidu PaddlePaddle は習得と使用が簡単で、効率的で柔軟性があります。また、中国の国情に最も適応しているため、中国の開発者にも愛されています。現在、Baidu PaddlePaddle は、コミュニティ活動、学習と使用の容易さ、産業への応用という 3 つの側面で画期的な進歩を遂げています。

より多くのディープラーニング人材を育成するために、Baidu は PaddlePaddle トレーニング キャンプを設立し、開発者やスタートアップ企業に大量のリソースを提供して、その製品が業界内で迅速に実装されるよう支援するだけでなく、中国初のディープラーニング教育アライアンスを立ち上げ、あらゆる面でディープラーニング人材の育成をサポートしています。

百度の関係者は、人工知能は国家戦略の一環として、業界大手の激戦区となっていると語った。最もホットな研究分野の一つであるディープラーニングは、中国の人工知能産業全体の発展の可能性に関係しています。中国を代表する人工知能企業として、百度は中国の開発者のニーズを最大限に満たし、ディープラーニングがあらゆる分野に大きな変化をもたらすことができるよう、中国の国情に最も適したオープンソースのディープラーニングプラットフォームとさまざまなディープラーニングツールを開発者に提供することに引き続き尽力します。