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MindInsight

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关于MindInsight工具停止发布更新的公告

尊敬的用户朋友们:

我们抱着遗憾的心情向大家宣布,因技术规划调整,MindInsight将逐步停止发布更新。具体安排如下:

  • MindInsight:自MindInsight 2.3版本起停止更新发布。

在过去的时间里,此应用得到了你们的支持与厚爱,我们对此深表感谢。

接下来,为了确保您的使用体验不受影响,我们提供一下替代方案:

  • MindInsight:系统调优数据可视化已整合至MindStudio Insight,标量可视化、参数分布图可视化和计算图可视化已整合至MindStudio Insight插件,请参阅《MindStudio Insight用户指南》

我们的用户支撑团队将持续为您提供服务,如有任何问题或需要帮助,请随时通过论坛联系联系我们。

再次感谢您长久以来对MindInsight的支持与信任,我们将继续致力于为您提供更优质的产品和服务。

        此致

敬礼!

2025年6月9日

MindInsight介绍

MindInsight为MindSpore提供了简单易用的调优调试能力。在训练过程中,可以将标量、张量、图像、计算图、模型超参、训练耗时等数据记录到文件中,通过MindInsight可视化页面进行查看及分析。

MindInsight Architecture

点击查看MindInsight设计文档,了解更多设计详情。 点击查看教程文档,了解更多MindInsight教程。

安装

确认系统环境信息

  • 硬件平台支持Ascend,GPU和CPU。
  • 确认安装Python 3.7.5版本。
  • MindInsight与MindSpore的版本需保持一致。
  • 若采用源码编译安装,还需确认安装以下依赖。
    • 确认安装node.js 10.19.0及以上版本。
    • 确认安装wheel 0.32.0及以上版本。
  • 其他依赖参见requirements.txt

安装方式

可以采用pip安装或者源码编译安装两种方式。

pip安装

安装PyPI上的版本:

pip install mindinsight

安装自定义版本:

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/{version}/MindInsight/any/mindinsight-{version}-py3-none-any.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 在联网状态下,安装whl包时会自动下载MindInsight安装包的依赖项(依赖项详情参见requirements.txt),其余情况需自行安装。
  • {version}表示MindInsight版本号,例如下载1.3.0版本MindInsight时,{version}应写为1.3.0。
  • MindInsight支持使用x86 64位或ARM 64位架构的Linux发行版系统。

源码编译安装

从代码仓下载源码
git clone https://gitee.com/mindspore/mindinsight.git
编译安装MindInsight

可选择以下任意一种安装方式:

  1. 在源码根目录下执行如下命令。

    cd mindinsight
    pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    python setup.py install
    
  2. 构建whl包进行安装。

    进入源码的根目录,先执行build目录下的MindInsight编译脚本,再执行命令安装output目录下生成的whl包。

    cd mindinsight
    bash build/build.sh
    pip install output/mindinsight-{version}-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    

验证是否成功安装

执行如下命令:

mindinsight start [--port PORT]

注:--port 参数默认值为8080

如果出现下列提示,说明安装成功:

Web address: http://127.0.0.1:8080
service start state: success

快速入门

使用MindInsight前,需要先将训练过程中的数据记录下来,启动MindInsight时,指定所保存的数据的位置,启动成功后, 即可通过可视化页面查看数据。下面将简单介绍记录训练过程数据,以及启动、停止MindInsight服务。

SummaryCollector是MindSpore提供的快速简易地收集一些常见信息的接口,收集的信息包括计算图、损失值、学习率、参数权重等。 下面是使用 SummaryCollector 进行数据收集的示例,其中指定存放数据的目录为 ./summary_dir

...

from mindspore import SummaryCollector
summary_collector = SummaryCollector(summary_dir='./summary_dir')
model.train(epoch=1, ds_train, callbacks=[summary_collector])

更多记录可视化数据的方法,请点击查看MindInsight使用教程

收集好数据后,启动MindInsight时指定存放数据的目录。

mindinsight start --summary-base-dir ./summary_dir [--port PORT]

注:--port 参数默认值为8080

启动成功后,通过浏览器访问 http://127.0.0.1:8080,查看可视化页面。

停止MindInsight服务的命令:

mindinsight stop [--port PORT]

注:--port 参数默认值为8080,停止指定端口服务

更多MindInsight命令行参数使用方法,请点击查看MindInsight命令行简介

文档

有关安装指南、教程和API的更多详细信息,请参阅用户文档

社区

治理

查看MindSpore如何进行开放治理

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贡献

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版本说明请参阅RELEASE

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git@gitee.com:mindspore/mindinsight.git
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