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　　天清

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深度进修操练是一个很是耗时、死板的过程：一次操练少则几个小时，多则数天，并且半途强人为干预的机缘更是少之又少，在大部门时间里能做的只有等候。

不少人都有这样欺压症，剧本最先运行后会不绝的看正确率和loss，就像像球迷看球赛、股民盯报价一样刺激。日常来说，想要监控深度进修操练，只能操纵 ssh 或许 Tensorboard。一旦须要外出，只能通过手机监控深度进修，利用很是麻烦，于是只能无奈地守在电脑前空耗生命。

我们急需一种举措能够将我们从电脑前解放，让监控深度进修变得简朴利便，不再受时间、空间沉寂台的限制。在当今社会，有什么器材是在任何时间任何所在我们都能操纵的呢？谜底只有一个：微信。

微信是每个中国人接入社会的重要接口，我们用微信在地铁上看鸡汤、在商场操纵电子支出、瘫在沙发上刷朋侪圈……总之，微信几乎包揽了我们保存中的一切，让人产生一种错觉，在不久的未来手机上只须要装微信一个软件就够了。那么，如果微信能把监控深度进修也包揽了岂不是妙哉？

　　在知乎上看到@Coldwings - 操纵微信监管你的TF操练（https://zhuanlan.zhihu.com/p/25597975?group_id=822180572054048768）的用微信监控 Tensorflow 操练的项目，很受启发，决定开发一款用微信监控 Keras 操练的插件。接待 fork 这个项目的 GitHub：https://github.com/QuantumLiu/wechat_callback。

道理介绍

本插件基于 python3.5，python2.7 须要将_thread 改为 thread。当 import 程序文件时，将首先通过 ItChat（https://github.com/littlecodersh/ItChat）在办事器扫码登录微信（网页版）。

插件的主体是 sendmessage()，一个 Keras 的 keras.callbacks.Callback() 类，操练时被传入 fit() 方法的 callbacklist。在 on_train_begin(self, logs={}) 时，操纵 @itchat.msg_register(TEXT) 注册针对不同下令的响应方法，启动新线程最先实时监控下令。

对下令的识别采纳的是 python 的 if any((k in text) for k in cmdlist): 方法，即只要发送的新闻内容包含合适前提的要害词即可出发，冗余字符不影响下令的触发。

操练过程中，由手机微信与“文件传输助手”间的通信来实现下令的传达与内容反馈。

如图，“获取图表{batches}”和“gpu[MEMORY TEMPERATURE]”是操纵者本人发送的下令，办事器响应下令，以给文件助手发送新闻的方式反馈内容（图表、陈诉和状况）。

　　紧张功能

如今已经实现了被动监控、自动查询、远程关机/禁止操练等多项功能。

1. 实时监控：在每个epoch结束后，自动发送本epoch操练信息以及两张别离代表所有batch和epoch信息的图表至文件传输助手。

2. 自动查询：在操练最先后的尽情时辰，发送特定花样的指令，可获得指定查询项的信息。如今支撑 batch 和 epoch 的各个指标的信息、显卡状况信息。

3. 远程节制：当你觉得操练已经收敛，或许因任何缘故因由须要禁止操练时，可以优雅地截止操练以致关机。Keras 的 fit 方法中，可以通过在 callback 配置 self.model.stop_training = True 来实如今当前 epoch 结束时截止操练，不然只能 Ctrl+C 暴力禁止。操纵本插件，可以操纵出格花样的指令来指定禁止 epoch、当即禁止操练，以致关机和作废关机。

　　例子与教学1. 预备工作

git clone https://github.com/QuantumLiu/wechat_callback.git

cd wechat_callback

须要用到的库：itchat, keras, numpy, scipy, matplotlib, _thread（py3）

请确保 nvidia-smi 可用，如果 windows 的 cmd 里找不到下令，请手动将 nvidia-smi.exe 所在位置添加进情况变量。

　　2. 运行测试剧本

python wechat_test.py

阐明：

在 wechat_test.py 的开头，首先 import wechat_utils

import wechat_utils #will login automaticly

#wechat_utils.sendmessage()isthe callback class

#wechat_utils.sendmessage()是 keras 的回调类，fit 时传入 callbacklist

在 wechat_utils.py 中：

# Automaticly login when imported

#在被import时自动登录

#==============================================================================

itchat.auto_login(enableCmdQR=0.5,hotReload=True)

itchat.dump_login_status()#dump

可以看到，当 wechat_utils 被 import 时会挪用 itchat.auto_login()，不出意外的话，将会在下令行表示二维码，须要操纵手机微信扫码登录你的微信账号。

在测试剧本里我操纵 numpy.random 来生成操练数据，搭建了一个多层的 FC 收集

　　model = Sequential()model.add(Dense(2048, input_dim=784))model.add(Activation('relu'))for i in range(9):model.add(Dense(2048))model.add(Activation('relu'))model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))x=np.random.rand(nb_sample,dim) y=np.random.randint(2,size=(nb_sample,1))

挪用插件很是简朴，只须要在 fit 时把 wechat_utils.sendmessage() 这个 keras 的 Callback 类传入 Callbacklist。

　　model.fit(x=train_x,y=train_y,batch_size=batch_size,nb_epoch=60,validation_data=(val_x,val_y),callbacks=[wechat_utils.sendmessage()])

于是操练最先，手机缘收到如下反馈：

如今，我们可以向它发送查询指令，指令日常包含要害词和参数，以获取图表为例，包含以下尽情要害词将被识别为获取图表指令：

　　[u'获取图表','Show me the figure']

参数则用{}或[]来指定，所有的指令均支撑不指定参数，获取图表的默认参数是查询所有信息，例如：

‘Show me the figure’ 触发了指令，{batches} 表示查询 batches 级别信息，[losshinge] 表示查询 loss 和 hinge 指标（日常的，统一属性参数用空格隔开）。

同理，['GPU','gpu',u'显卡'] 是 gpu 状况查询的要害词，用[]指定参数，如图，查询了 gpu 的显存和温度。GPU 参数是凭据 nvidia-smi 的预置参数确定的，所有都是大写，详细可查询属性请看 GitHub 的 readme 或许阅读源码。

关机指令要害词是 [u'关机','Shut down','Shut down the computer',u'别挥霍电了',u'洗洗睡吧']，操纵 {sec} 和 [name] 指定等候时间和保存文件名,文件名不包含.h5。默认保存模型，如果不想保存，可以在新闻中包含 [u'不保存模型',"don't save"] 好比：

Shut down now{120},don't save

作废关机只须要包含 [u'作废','cancel','aaaa'] 就可以了，也就是说如果着急的话打一串 a 发过去也是可以的。

当即禁止操练的要害词是 ['Stopnow',"That's enough",u'禁止操练',u'放弃治疗'] （《西部全国》看多了）。

　　指定禁止 epoch 的要害词是 ‘Stop at’，参数可以直接用整数表示，不须要 []。

　　下令与要害词列表

　　1. 远程禁止操练

要害词列表：

['Stop now',"That'senough",u'禁止操练',u'放弃治疗']

分析：发送的新闻中包含尽情一项都可触发下令。将在当前epoch结束后禁止操练。无参数。

2. 远程关机

要害词列表：

[u'关机','Shut down','Shut down the computer',u'别挥霍电了',u'洗洗睡吧']

分析：发在指定秒数后关机，用 {sec} 和 [name] 指定参数等候时间和保存文件名，文件名不包含 .h5。如果同时包含 [u'不保存模型',"don't save"]，则不会保存模型。例：发送 'Shut down now [test]{120}'，电脑将在 120 秒后关机，将模型保存为 test.h5。若发送 'Shut down now{120},don't save'，则模型将不会被保存。

3. 作废关机

要害词列表：

[u'作废','cancel','aaaa']

分析：发送的新闻中包含尽情一项都可触发下令。无参数。

4. 获取图表

要害词列表：

[u'获取图表','Show me the figure']

分析：发送的新闻中包含尽情一项都可触发下令。通过[metrics] 和{level} 指定参数，如果没有指定则皆默觉得’all'。例：手机发送"获取图表[loss]{batches}"，会收到一个 jpg 花样的 loss 随 batches 厘革的图片。手机发送"获取图表",则会获得两张图片，别离是所有指标随 batch 和 epoch 的厘革。

5. 指定操练禁止轮数

要害词列表：

'Stop at '

参数可以直接用整数表示，不须要 []。例：手机发送“Stop at：8”，操练将在 epoch8 完成后禁止。

6. 查询显卡状况

要害词列表：

['GPU','gpu',u'显卡']

参数操纵 [TYPE] 来指定，GPU 参数是凭据 nvidia-smi 的预置参数确定的，所有都是大写，在 [] 内用空格分隔。

可用参数列表：

　　['MEMORY', 'UTILIZATION', 'ECC', 'TEMPERATURE','POWER', 'CLOCK', 'COMPUTE', 'PIDS', 'PERFORMANCE','SUPPORTED_CLOCKS,PAGE_RETIREMENT', 'ACCOUNTING']

例：发送'gpu[MEMORY]'或许'显卡[MEMORY]'查询显存操纵；发送'GPU[MEMORYTEMPERATURE]'查询显存和温度。

　　总结

这个项目从有设法算起到写诠释、开 GitHub、写知乎不过两天半，做的很慌忙也很粗拙，出格是绘图的细节和多线程的处置惩罚处罚。

我只是一名阿语专业大一弟子（休学ing），水平很是有限，恳请各位多加教导，前进我的姿势水平，如果这个项目能给你带来一点点便利或许灵感，那么我将感到很是侥幸与欣慰。

再次感谢 @Coldwings 的原创创意。