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新しい TensorBoard API で機械学習の独自の可視化をビルド
2017年10月5日木曜日
この記事は Google Brain チーム ソフトウェア エンジニア、Chi Zeng、Justine Tunney による Google Research Blog の記事 "
Build your own Machine Learning Visualizations with the new TensorBoard API
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
2015 年に TensorFlow をオープンソース化
しましたが、これには、TensorFlow モデルと実行環境を調査して理解するための一連の可視化ツールである
TensorBoard
が含まれていました。TensorBoard は、様々なディープ ラーニング アプリケーションに汎用的に適用できるコンパクトな可視化ツールです。損失関数の長期的な変動の監視や、
高次元空間のクラスタの探索
などの用途に利用できます。
しかし TensorBoard には再利用可能な API がないため、TensorFlow チーム以外のデベロッパーが TensorBoard に新しい可視化ツールを追加することはとても困難でした。そのため、さまざまな用途に使えるクリエイティブで洗練された便利な可視化ツールを自分でビルドできない状況でした。
今回、新しい便利な可視化ツールを作成するための
API のセット
をリリースしました。この API を使用することで、 TensorBoard を拡張し幅広いユースケースに対応可能になります。
新しい TensorBoard では、ダッシュボード(タブ)が変更され、新しい API を使えるようになりました。これは、プラグイン作成者向けのサンプルとして機能します。TensorBoard に含まれているプラグインの最新のリストについては、
GitHub にある tensorboard/plugins ディレクトリ
をご覧ください。たとえば、
適合率-再現率曲線
を生成する次の新しいプラグインをご覧ください。
TensorBoard プラグインは以下の 3 つの部分から構成されます。
データの収集とその後の可視化に使用する、サマリー用 TensorFlow 演算 [
GitHub
]
カスタムデータを供給する Python バックエンド [
GitHub
]
TypeScript と polymer を使用して構築された TensorBoard 内のダッシュボード [
GitHub
]
上述の pr_curves プラグインは、他のプラグインと同じように(1)ユーザーがプラグインの使用方法を学ぶために確認したり、(2)作成者が開発中にサンプルデータを生成するために使用したりできる
デモを提供
します。プラグインの動作方法をさらに明確にするために、基盤となる
TensorBoard "Greeter" プラグイン
も作成しています。この単純なプラグインは、モデルの実行中に案内メッセージ("Hello" で始まるシンプルな文字列)を収集して表示します。Greeter プラグインに加えて、その他の
既存のプラグイン
を調べて(またはフォークして)から開始することをおすすめします。
TensorBoard API を既に活用している他の制作者の注目すべき例は、修士課程に取り組んでいる
Chris Anderson
氏が最近作成した
Beholder
です。Beholder は、データのライブ ビデオフィード(グラデーションや畳み込みフィルタなど)をモデルトレインとして表示します。デモ動画は
こちら
でご覧いただけます。
今後はコミュニティからの新しいツールの登場が期待されます。TensorBoard レポジトリにプラグインを提供しようと考えている方は、サポートとガイドを提供しますので、最初に
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謝辞
この API のビルドでは、Dandelion Mané と William Chargin が中心的な役割を果たしました。
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