Metadata-Version: 2.1
Name: trainer-xy
Version: 0.0.1
Summary: trainer dashboard
Home-page: https://github.com/songyanyi/Trainer
Author: syy
Author-email: 1121225022@qq.com
Maintainer: syy
Maintainer-email: 1121225022@qq.com
License: BSD
Description: # trainer-xy : 训练仪表盘
        
        
        训练过程可视化。动态绘制训练的 loss 等信息，并且可以发送消息来暂停/继续训练进程。
        由于训练进程和可视化的进程是独立的，所以关闭可视化进程不会影响训练进程，且重新打开可视化进程时，
        仍然能正常显示。
        
        
        # 特点
        
        设：1各项目下有n次训练，1个训练会向m个消息队列发送消息。
        设1个消息队列相当于sql中的一个表，则1次训练相当于一个数据库。
        因此，消息队列中的各个队列需要知道他们所属的是哪个训练库。
        由于消息队列中的数据会转存到sql中，所以，
        在 sql 中，使用训练的名字作为库名，每个队列对应一个表。
        
        * 系统各进程独立，进程间使用消息队列通信。可视化(app)进程不会阻塞训练进程。
        由于各部分是分开的，所以即便关闭前后端的可视化进程，也不会影响训练。并且重新打开可视化进程时，
        也不会有任何影响。
        
        * 绘图是动态的，不断训练，不断绘图
        * 可以在前端页面上暂停/继续训练进程
        * 在同一个项目下，可能会对数据进行多次尝试性的训练，每个训练都会有记录（每个训练都属于这个项目名），
        可以切换查看训练结果。
        * 在 msmg 中，可以一次性删除某个训练的所有队列信息。因为一个训练会有m个信息队列。
        * 在 sql 中，使用训练的名字作为库名，每个队列对应一个表。
        * 对项目整体结构有较强的要求，需要有标准的 model,config,dataset,train函数等
        * 整体依赖性较强，但修改起来也比较方便。比如：要增加一项数据，只需要增加响应的前后端程序即可
        
        
        
        # 环境配置
        ## rabbitmq
        使用 3.8.0 版本的rabbitmq，对应的 erlang 版本是 22.1。换用其他版本时，需要注意版本之间的配合。
        
        ## mysql
        后端数据存储使用 mysql，mysql 版本是 5.6.41. 当然，由于存储时直接使用的 pandas ，所以可以使用 pandas 支持的任何数据库，
        而不仅仅是 mysql 。pandas 以及 ORM 框架使得切换数据库很方便。
        
        ## vue
        vue cli 版本是 4.0.5。(不做开发不需要配置)
        
        ## node
        node 版本是 11.14.0。(不做开发不需要配置)
        
        ## python
        python 需要是 3.5/3.6 ，版本太高可能会有一定的问题。
        
        
        # 依赖说明
        
        ## 后端依赖
        * numpy==1.14.5
        * pandas==0.23.4
        * pika==1.1.0
        * ujson==1.35
        * sanic==19.3.1
        * dill==0.3.1.1
        * Sanic_Cors==0.9.8
        * PyMySql>=0.9.2
        * SQLAlchemy>=1.2.13
        
        
        ## trainer 依赖
        * nvidia_ml_py3==7.352.0
        * psutil==5.4.7
        * dataset_xy==1.0.0
        * tf (自选)
        * keras (自选)
        * pytorch (自选)
        
        
        
        # 安装
        
        ## pip
        
        pip install trainer-xy
        
Keywords: trainer,train,machine learning,deep learning
Platform: UNKNOWN
Classifier: Development Status :: 2 - Pre-Alpha
Classifier: Environment :: Console
Classifier: Natural Language :: Chinese (Simplified)
Classifier: Natural Language :: English
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: Programming Language :: Python :: 3 :: Only
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.5
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Image Recognition
Requires-Python: >=3.5
Description-Content-Type: text/markdown
