训练可视化

• wandb for pytorch：使用 wandb 对训练进行可视化。
• tensorboardx.py：使用 tensorboardX 对训练进行可视化。

结果可视化

• plt_vis.ipynb：使用 matplotlib 进行可视化的示例，包括：
  • 官方 colormap、 配色方案、 plt style
  • 折线图
  • 双栏折线图
  • 直方图
  • (多模态的) attention matrix 热力图
  • 使用 t_SNE 进行降维的可视图
  • 雷达图 (acknowledge)
  • 伪蜡烛图
  • 拟合散点图并画出趋势线
  • 多条折线图
  • 太阳图
  • 单位球面
• matplotlib 画图参考 matplotlib：先搞明白plt. /ax./ fig再画 - 姚太多啊的文章 - 知乎
• The Python Graph Gallery：使用 python 绘制各种类型的图表
• UMAP:
  • Understanding UMAP
  • [译] 理解 UMAP(2): UMAP和一些误解 - 邻泽居士的文章 - 知乎
• bertviz：对 huggingface transformer attention/model/neuron 的可视化
• Transformer-Explainability：可视化 transformer 注意力在输入上的分配
• Gradio：为机器学习模型、API或函数创建GUI
• Terminalizer：为命令行演示创建gif

• [深度学习框架] PyTorch常用代码段 - Jack Stark的文章 - 知乎
• PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集） - 张皓的文章 - 知乎
• Bert Inner Workings - George Mihaila：A tutorial notebook for understanding the inner workings of Bert.

• logger.py：使用 logging 模块同时将日志打印到终端和文件。

参考：https://github.com/Oldpan/Pytorch-Memory-Utils

• model_size_estimate.py：估计 pytorch 模型参数和中间变量所占显存的大小。
• gpu_mem_track.py：精确跟踪 pytorch 模型的显存使用情况（需要安装 NVIDIA 的 python 环境库 pynvml：pip install nvidia-ml-py3，或 conda install -c conda-forge pynvml）。
• examples.py：对于 gpu_mem_track.py 的使用示例。

另一种监控显存的方法：Pytorch Profiler

PyTorch显存机制分析 - Connolly的文章 - 知乎

统一了命令行参数、配置文件、环境变量等设置，并创建为单例模式，使得它们在代码的任何地方都可以通过 Config.get_instatnce() 被导入和使用。

• example.py：使用 configargparse 的案例。
• model.yaml：yaml 风格的配置文件案例。

另一种指定实验配置的方法：Sacred

• hook.py：使用 pytorch hook 获取中间层变量的值和梯度。
• get_batch.py：获取一个 batch_siez 的 data。
• time.py：计算程序运行时间。
• model_stats.py：打印模型状态，包括参数名、参数量、显存开销、Flops、激活张量的大小等。
• multi_process.py：多进程的使用示例。