模型训练进度监控实现

模型训练进度监控实现

在机器学习模型训练过程中，建立有效的监控体系至关重要。本文将详细介绍如何构建一个完整的训练进度监控系统。

核心监控指标设置

首先需要定义关键性能指标：

• 训练损失(Loss)：每批次记录训练集和验证集的损失值
• 准确率(Accuracy)：模型在验证集上的预测准确率
• 学习率(Learning Rate)：当前训练阶段的学习率变化
• 内存使用率(Memory Usage)：GPU/CPU内存占用情况
• 训练时间(Training Time)：每epoch耗时统计

实现方案

使用TensorBoard结合自定义回调函数实现监控：

import tensorflow as tf
from datetime import datetime

class TrainingMonitor(tf.keras.callbacks.Callback):
    def __init__(self, log_dir):
        self.writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir)
        
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        with self.writer.as_default():
            tf.summary.scalar('loss', logs['loss'], step=epoch)
            tf.summary.scalar('accuracy', logs['accuracy'], step=epoch)
            tf.summary.scalar('learning_rate', self.model.optimizer.lr, step=epoch)
        self.writer.flush()

# 配置监控回调
monitor = TrainingMonitor('./logs')
model.fit(x_train, y_train, 
          callbacks=[monitor], 
          epochs=100)

告警配置方案

设置多级告警阈值：

• 警告级别：验证集准确率连续3个epoch下降>0.5%
• 严重级别：训练损失突然增加>20%且持续2个epoch
• 紧急级别：内存使用率超过90%并持续5分钟

通过Prometheus+Grafana实现实时监控和告警通知。