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使用pyecharts做自己的visualDL

2025-07-31

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本文介绍用pyecharts构建类似visualDL的实时可视化工具，监控模型训练时的LOSS和ACC变化。先安装pyecharts，用paddle.vision的Cifar10数据集和mobilenet_v2模型，配置训练参数与优化器，定义折线图和仪表盘可视化函数，通过定期刷新本地HTML实现实时展示训练状态。

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使用pyecharts做自己的visualdl -

使用pyecharts做自己的visualDL

使用pyecharts，在本地训练的时候，可以实时刷新训练中的LOSS和ACC变化，做一个自己的visualDL

1. pyecharts引入

概况

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

特性

简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用

囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有

支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab

可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架

高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表

详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目

多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

参考：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

In [1]

# 安装pyecharts! pip install -q pyecharts

*注

为了减小体积，新版的pyecharts已经不带地图包了，如果有地图服务需求的需要单独安装地图包

# 持久化安装地图包# ! mkdir /home/aistudio/maps# ! pip install echarts-countries-pypkg -t /home/aistudio/maps# ! pip install echarts-china-provinces-pypkg -t /home/aistudio/maps# ! pip install echarts-china-cities-pypkg -t /home/aistudio/maps# ! pip install echarts-china-counties-pypkg -t /home/aistudio/maps# ! pip install echarts-china-misc-pypkg -t /home/aistudio/maps# ! pip install echarts-cities-pypkg -t /home/aistudio/maps# import sys # sys.path.append('/home/aistudio/maps')

2. 模型训练准备

主要使用paddle.vision里面的分类模型和数据

In [2]

import numpy as npimport paddlefrom paddle.vision.datasets import Cifar10import paddle.vision.transforms as Tfrom paddle.io import DataLoaderfrom paddle.nn.functional import cross_entropyfrom paddle.metric import accuracyfrom paddle.vision.models import mobilenet_v2from paddle.optimizer import Adam

2.1 配置训练参数

数据集的图像较小，在32G的GPU环境下，可以使用大的batch_size。这里我们训练10轮，每轮都评估一次

In [3]

# 配置batch_size = 2048learning_rate = 2e-6epoch_num = 10eval_epoch = 1  # 多少轮评估一次

2.2 准备数据、模型以及优化器

数据集为paddle.vision.datasets带的cifar10数据集

该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图

模型使用paddle.vision.models带的mobilenet_v2模型

MobileNetV2 基于 MobileNetV1的基本概念构建，并使用在深度上可分离的卷积作为高效的构建块。此外，MobileNetV2 引入了两种新的架构特性：1）层之间的线性瓶颈层；2）瓶颈层之间的连接捷径

优化器使用Adam优化器

Adam是一种自适应优化器，结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。对梯度的一阶矩估计（梯度的均值）和二阶矩估计（梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，计算出更新步长
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0 查看详情

In [4]

# 数据normalize = T.ToTensor()  # 据大佬发现，totensor带有简单的normalize的功能train_data = Cifar10(mode='train', transform=normalize)
eval_data = Cifar10(mode='test', transform=normalize)
train_reader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)
eval_reader = DataLoader(eval_data, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)# 模型model = mobilenet_v2(pretrained=True, num_classes=10)# 优化器opt = Adam(learning_rate=learning_rate, parameters=model.parameters())

Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar/cifar-10-python.tar.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/cifar/cifar-10-python.tar.gz 
Begin to download

Download finished
100%|██████████| 20795/20795 [00:00<00:00, 56851.54it/s]
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py:1263: UserWarning: Skip loading for classifier.1.weight. classifier.1.weight receives a shape [1280, 1000], but the expected shape is [1280, 10].
  warnings.warn(("Skip loading for {}. ".format(key) + str(err)))
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py:1263: UserWarning: Skip loading for classifier.1.bias. classifier.1.bias receives a shape [1000], but the expected shape is [10].
  warnings.warn(("Skip loading for {}. ".format(key) + str(err)))

3. 可视化准备

具体pyecharts的使用可以参考官方文档，这里使用了折线图表示训练时的LOSS和ACC，用仪表盘表示评估的ACC

使用pyecharts做自己的visualDL -

In [5]

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Line, Gauge  # 折线图和仪表图

3.1 可视化函数定义

将画图封装为函数

In [6]

# 训练Loss和Accdef show_train_laa(iters, loss, acc):
    c = (
        Line(init_opts=opts.InitOpts(width="512px", height="512px"))
        .add_xaxis(xaxis_data=list(range(iters)))
        .add_yaxis(
            series_name="TRAIN_LOSS",
            y_axis=list(loss),
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            yaxis_index=0,
            color="#d14a61"
        )
        .add_yaxis(
            series_name="TRAIN_ACC",
            y_axis=list(acc),
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            yaxis_index=1,
            color="#000000"
        )
        .extend_axis(
            yaxis=opts.AxisOpts(
                name="ACC",
                type_="value",
                position="right",
                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#d14a61")
                ),
            )
        )
        .extend_axis(
            yaxis=opts.AxisOpts(
                name="LOSS",
                type_="value",
                position="left",
                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#000000")
                ),
            )
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="TRAIN_STATE"),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=False),
        )
    )    return c# 评估Accdef show_eval_acc(eval_acc):
    c = (
        Gauge(init_opts=opts.InitOpts(width="512px", height="512px"))
        .add("", [("", (100 * eval_acc))])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="EVAL_ACC"))
    )    return c

3.2 效果测试

使用虚构的数据进行测试显示，这里需要自己运行之后才能看到。还能交互哦~

In [7]

iters = 9loss = [45, 14, 7.2, 5.4, 2.2, 1, 0.99, 0.95, 0.75]
acc = [0.2, 0.41, 0.61, 0.66, 0.57, 0.68, 0.69, 0.71, 0.55]
show_train_laa(iters, loss, acc).render_notebook()  # 需要自己运行才能看到

<pyecharts.render.display.HTML at 0x7fb4c464e250>

In [8]

eval_acc = 0.782show_eval_acc(eval_acc).render_notebook()  # render_notebook可以在notebook环境显示

<pyecharts.render.display.HTML at 0x7fb4dcf69490>

3.3 刷新html

在notebook环境好像不能实时刷新显示，于是只能在本地每次保存新的html，然后每隔一段时间刷新html，以达到实时显示的效果

In [9]

# 刷新htmldef f5_html(html_path):
    with open(html_path, 'a+') as f:
        refesh = '<meta http-equiv="Refresh" content="3";/>'  # 每3秒钟刷新一次
        f.write(refesh)

4. 模型训练

简单训练模型，没有调整训练参数，主要是为了查看训练过程

In [ ]

losses = []
acces = []for e in range(epoch_num):    for i, (image, label) in enumerate(train_reader()):
        out = model(image)
        loss = cross_entropy(out, label)
        *g_loss = paddle.mean(loss)
        lab = paddle.reshape(label, (-1, 1))  # accuracy需要label是[*, 1]大小的
        acc = accuracy(out, lab)
        *g_loss.backward()
        opt.minimize(*g_loss)
        model.clear_gradients()
        losses.append(float(loss.numpy()[0]))
        acces.append(float(acc.numpy()[0]))
        show_train_laa(len(losses), losses, acces).render('train.html')  # 存入html
        f5_html('train.html')  # 刷新html
        # print("[train] Epoch {} batch {}: loss = {} acc = {}".format(e, i, np.mean(loss.numpy()), acc.numpy()[0]))
        if e % eval_epoch == 0 and i == ((50000 // batch_size) - 1):
            eval_accs = []            for ee, (eimage, elabel) in enumerate(eval_reader()):
                eout = model(eimage)
                elab = paddle.reshape(elabel, (-1, 1))
                eacc = accuracy(eout, elab).numpy()[0]
                eval_accs.append(float(eacc))                # print("[Eval] batch {}: acc = {}".format(ee, eacc))
            eval_acc = np.mean(eval_accs)
            show_eval_acc(eval_acc).render('eval.html')
            f5_html('eval.html')