[DLHacks]Comet ML -機械学習のためのGitHub-
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2018/06/25 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/hacks/
![DEEPLEARNINGJP
[DL HacksLT] Comet ML – GitHub-
Hiromi Nakagawa, Matsuo Lab
http://deeplearning.jp/](https://image.slidesharecdn.com/180625dlhacksltcometml-180629052128/85/DLHacks-Comet-ML-GitHub-1-320.jpg)
[DLHacks]Comet ML -機械学習のためのGitHub-
- 1. DEEPLEARNINGJP [DL HacksLT] Comet ML – GitHub- Hiromi Nakagawa, Matsuo Lab http://deeplearning.jp/
- 2. • 機械学習の実験支援ツール • できること – 実験結果の記録・比較 – ハイパーパラメータやネットワーク構造の保存 – 実行コードの保存 • 公式サポート：Keras, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Theano – Chainerも使えるらしい What is CometML?
- 3. • 無料プランでもPubic Projectは無制限、 Private Projectは1つ – 課金するとチーム機能やベイズ最適化によるハイパーパラメータ探索機能が使えたりする What is CometML?
- 4. • 機械学習プロダクトの開発工程→「実験(Experiments)」が重要 • モデルの構造やハイパーパラメータなど、様々な条件のもと繰り返し行われる – 設定ごとの結果や、他の設定との比較を一覧したい – Gitでの管理とあまり相性が良くない • CometMLを使うことで「実験」単位の管理や比較が簡単に • チーム内での情報共有もしやすい Why CometML?
- 5. • Tensorboardより詳細な記録が可能 • 複数実験の管理や比較が行いやすい – Tensorboardは単一実験にフォーカス • リモート環境で確認できる – Tensorboardはローカル環境での起動が前提 Tensorboardとの違い
- 6. How to use
- 7. 1. アカウントの登録
- 8. • Projects > New Projects – API Keyを取得 – 初回はQuick Start Guideに従えばOK 2. プロジェクトの作成
- 10. 1. Experimentインスタンスを作成 – api_key：APIキー（複数プロジェクトで使い回せる） – project_name：プロジェクト名 – team_name：チーム名 – log_code：実行コードを記録する（Default=True） – auto_param_logging：ハイパーパラメータを記録する（Default=True） – auto_metric_logging：Metricsを記録する（Default=True） 4. 訓練用スクリプトにトラッキング用コードを追加
- 12. 3. metricを記録 – stepはイテレーション数やエポック数などを記録 – 可視化時のグラフのX軸に利用できる 4. 訓練用スクリプトにトラッキング用コードを追加 または
- 20. • グラフはJPEG/PNG/SVG/PDFでダウンロード可能 • モデル構造のグラフや画像データも記録可能 • Notesで実験ごとにコメントを残せる • Githubのレポジトリと連携させることでPull Requestも送れる その他
- 21. • 便利そう まとめ
- 22. • comet.ml – https://www.comet.ml • 機械学習のためのGithub、CometMLを使ってみた – https://medium.com/liaro-engineering- blog/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AEgithu b-cometml%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%9F-eed920be46c9 • Chainerでcomet.mlを使って学習を可視化してみた – https://qiita.com/29Takuya/items/00c1f4fef5983cdf1c54 参考文献