[发明专利]可视化方法及相关设备

权利要求书

1.一种可视化方法，其特征在于，应用于用户设备，所述方法包括：

向云服务器发送可视化请求，所述可视化请求用于请求对目标深度学习模型的目标训练数据进行可视化；

接收所述云服务器发送的可视化响应，所述可视化响应携带有所述目标训练数据的可视化信息；

显示所述可视化信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可视化信息包括以下类别中的至少一种：有向无环图、三维直方图、多种进程的调用时序图、特征图、二维热力图以及标量折线图；和/或

所述目标训练数据包括以下至少一种：模型性能变化趋势信息、模型损失趋势信息、模型参数分布信息、模型处理中间结果、模型结构信息、模型训练的当前进度信息、针对同一模型的不同训练的比较信息、多种进程的调度时间信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，所述可视化信息包括以下至少一种信息：

所述目标深度学习模型的至少一部分的拓扑信息，其中，所述目标深度学习模型的至少一部分包括：所述目标深度学习模型的多个模块和/或多个算子；

所述目标深度学习模型所包括的至少一个算子中每个算子的资源占用信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个模块的拓扑信息包括以下至少一种：

所述多个模块的标识信息、所述多个模块之间的依赖关系、所述多个模块中每个模块的数据量大小、每个所述模块包括的至少一个算子的信息。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述资源占用信息是所述云服务器基于所述算子的数据类型、所述算子的输入数据信息、所述算子的输出数据信息中的至少一种确定的。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述可视化请求携带所述目标深度学习模型的训练任务标识和所述目标训练数据的索引信息，其中，所述索引信息包括：数据类型和数据标签。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述显示所述可视化信息，包括：

以折叠显示模式或展示显示模式显示所述可视化信息，其中，

在所述折叠显示模式中，以所述目标深度学习模型中的模块为最小显示单元，其中，所述模块包括至少一个算子；和/或

在所述展开显示模式中，以所述目标深度学习模型中的算子为最小显示单元。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述向云服务器发送可视化请求之前，所述方法还包括：

通过数据上传线程向所述云服务器发送所述目标深度学习模型的中间训练数据，所述中间训练数据用于所述云服务器得到所述目标训练数据的索引信息和训练任务标识，以及基于所述训练任务标识将所述索引信息存储在索引数据库中，基于所述索引信息将所述目标训练数据存储到云存储中。

9.一种可视化方法，其特征在于，应用于云服务器，所述方法包括：

接收来自用户设备的可视化请求，所述可视化请求用于请求对目标深度学习模型的目标训练数据进行可视化；

获取所述可视化请求对应的目标训练数据；

对所述目标训练数据进行预处理，得到可视化信息；

向所述用户设备发送可视化响应，所述可视化响应携带所述可视化信息。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述可视化信息包括以下类别中的至少一种：有向无环图、三维直方图、多种进程的调用时序图、特征图、二维热力图以及标量折线图；和/或

所述目标训练数据包括以下至少一种：模型性能变化趋势信息、模型损失趋势信息、模型参数分布信息、模型处理中间结果、模型结构信息、模型训练的当前进度信息、针对同一模型的不同训练的比较信息、多种进程的调度时间信息。