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利用Deepfacelab Me可视化工具对模型训练参数调优【进阶教程】

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 楼主| 发表于 2022-3-27 18:06:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
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本帖最后由 bug4dfldata 于 2022-3-29 17:23 编辑

你还在看不懂模型训练中的黄蓝图吗?
我们试试TensorBoard可视化工具,让你对模型训练的过程有一些更直观的认识!

首先,要你要拥有 Deepfacelab Me 版本,请更新到Sp1 V2.4 最新版,支持TensorBoard可视化分析。


操作步骤:

打开Deepfacelab Me 的训练目录 【  z5.train 】

1、运行对应模型训练启动命令

提示:文件名带  “_Me_Tb” 结尾的批处理命令,内置支持启动TensorBoard 可视化面板。


本例:
  • 开始一个Liae-udt的模型
  • 我们只需要运行 6) train SAEHD_Me_Tb.bat

2、选择训练的模型名,请设置好训练参数。

start dfl me.JPG


3、弹出训练界面,大约5秒后会提示“TensorBoard” 启动

start dfl me 2.JPG

  • 还会弹出网络授权,选“允许访问”
  • 如果你不小心取消,没有授权网络访问,请百度如何解决防火墙对python的限制;

a1.JPG


4、第一次运行,请让模型训练5分钟,开始写入训练数据 ;然后用浏览器打开训练界面提示URL,本例是直接访问“ http:\\TigerPc:6006,也可以访问你的本机ip地址,例如:http:\\192.168.XXX.XXX:6006

小提示:
  • 如果你在服务器训练,你有公网IP,可以通过路由器端口转发,远程查看训练情况; 如何进行端口转发访问内网,请自行百度解决;



start dfl me 2_LI.jpg
有部分朋友反映浏览器空白页的问题,辣椒炒肉给出一个百度解决方案:

出错原因:出错的根本原因是安装了其他一些应用程序,在其应用程序中注册了不正确的MIME类型条目。所以我们需要删除任何不正确的MIME类型 Windows注册表中的关联

解决办法是修改注册表信息。

  • Win+R =>regedit进入注册表
  • your computer\HKEY_LOCAL-MACHINE\SOFTWARE\Classes\.js进入该目录
  • 将内容‘text/plain’改为‘application/javascript’
参考链接:Tensorboard打开空白解决方案(Win10)_

5、进入TensorBoard 可视化面板,有TF开发经验的朋友,相信很熟悉这个界面,可以视自己经验开始你的玩耍吧!
start dfl me 5.JPG

6、通过顶部栏 标量(scalars),可以查看模型当前的迭代进度,包括了按时间递进的迭代曲线, /Dst /src 素材的Loss变化 曲线 ,通过曲线了解训练的趋势;
start dfl me 4.JPG

我们可以通过这些直观曲线趋势,进行训练参数调优,争对性优化模型成长方向;

  • 模型训练基本参数调整:BS大小调整、EMP、LR等;
  • 素材的增减、替换;
  • 因素材先天不足,启用素材增强向功能,有限度优化素材富足度
  • 训练硬件环境的匹配


start dfl me 3.JPG

7、通过 【 IMAGES】 图像插件,我们可以了解两种训练过程中预览图的直观变化 ,每个迭代的素材预览图、静态预览图都将记录下来重放。


预览图回溯功能:

  • 回溯训练过程中每个迭代的图像;
  • 只需要拖动图片上方的滑块,可以步进回溯每个迭代的预览,方便回溯训练的基本情况;

start dfl me 6.JPG

静态预览图回溯功能:

  • 拖动图片上方滑杆,拖动滑杆将按迭代步进显示素材迭代成长
  • 给出一系列训练后,单张素材的训练变化,通过静态预览,可以让我们了解素材的一些训练颗粒度细节、与训练参数相呼应;


start dfl me 8.JPG start dfl me 9.JPG

7、Time Series,整合了按时间线发展的模型训练情况;

  • 迭代曲线
  • 预览图生长
  • 还有更多待添加数据


start dfl me 7.JPG



有用提示:
deepfacelab Me版的训练Log信息默认保存在workspace/log 目录,你可能修改启动批处理文件变更这个保存目录,每个模型都会生成对应子目录,这个目录会随着训练数据积累变大,如果你觉得一段时间运行,没必要查看模型的训练历史,请手动删除对应模型子目录。

因为时间关系,我只能简单介绍一些实现在Deepfacelab Me 下的基本操作,具体模型调优路子很多,无非是收集模型训练数据分析,建议大家百度 TensorBoard及模型调优相关信息学习;

当然,后续我会视情况,在Deepfacelab Me  版本里添加学习率、 梯度,包括训练过程中每个要素节点对资源(GPU,显存、内存)占用情况,等相应信息,供训练参考;

同时还将推出一个后期模型分析工具,通过工具,我们可以把已经训练好的模型历史数据进行分析,粗略判断出这个模型的训练成长的历史。

本教程随机更新!

kingboy
2022-3-27







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发表于 2022-3-27 21:53:19 | 显示全部楼层
我对这个后期模型分析工具很感兴趣,不知道上面说的训练成长的历史具体包含什么内容呢?我之前练出来过一个模型,效果十分好,但奇怪的是之后我用同样素材,差不多的参数,怎么都重现不了之前那个模型的效果。不知道用这个工具的话,能不能帮我重现出我之前是怎么训练的?
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