以下は、ml_description関数が返すオブジェクトの例です。

[{'name': 'Generator',
  'first_epoch': 10,
  'max_epochs': 100,
  'plots': [{'title': 'Loss',
             'x_axis': 'Training Progress',
             'y_axis': 'Loss Values',
             'x_range': None,
             'y_range': None,
             'path_format': '/home/user/path/to/csv/loss.csv'},
            {'title': 'SSIM Scores',
             'x_axis': 'Training Progress',
             'y_axis': 'SSIM Score',
             'x_range': None,
             'y_range': (0, 1),
             'path_format': '/home/user/path/to/csv/ssim.csv'}],
  'test': {'path_format': '/home/user/path/to/image/{epoch}.{test}.{component}.png',
           'count': 2,
           'rate': 5,
           'components': ['input', 'reference', 'generated']}},
 {'name': 'Discriminator',
  'first_epoch': 10,
  'max_epochs': 100,
  'plots': [{'title': 'Discriminator Score',
             'x_axis': 'Training Progress',
             'y_axis': 'Score',
             'x_range': None,
             'y_range': (0, 1),
             'path_format': '/home/user/path/to/csv/score.csv'}]}]

• このパネルは、指定されたCSVファイルのみを読み込みます。 つまり、ノードがクックされた時にデータをCSVへ書き込むロジックを実装しなければなりません。

この例を示します:

• X軸はEpochです。

• プロットには2本の線が表示され、その1本はGenerator L1 Loss、もう1本はGenerator Model Lossを表しています

Epoch,Generator L1 Loss, Generator Model Loss
0,0.9,0.6
1,0.8,0.5
2,0.7,0.4

このパネルは、first_epochからmax_epochsまでrateおきに画像を表示するように設定されます。 このテストでは、10、15、20、…、95、100のエポックで画像が表示されます。

各ファイルパスは、テスト番号とコンポーネントのすべての組み合わせを受け取って、指定されたパス形式にそれらを適用して生成されます。

• count = 2なので、テスト番号は0および1となります。

有効なTOPノードを選択すると、このパネルはml_descriptionで指定されているファイルの変更を監視して、そのノードがクックされた時にプロットをリアルタイムで更新します。

1 - Panel Modeドロップダウン : このパネルの表示内容を決定します。オプションは Plots と Test Results です。

• Plots: 時間軸に沿ってトレーニング指標や傾向をインタラクティブなプロットで表示します。これは、損失カーブや評価スコアなどを可視化するのに役立ちます。

• Test Results: テスト中にモデルが生成した画像出力を表示します。

2 - Refresh : このパネルを更新します。
3 - Light Mode : プロットの明暗モードを切り替えます。
4 - Sourceドロップダウン : オプションは Selected Node と Custom File です。

• Selected Node: プロットのソースは、ノードのml_description関数で指定されたCSVファイルに基づきます。

• Custom File: プロットのソースは、選択したノードとは関係なく、ユーザがアップロードしたCSVファイルに基づきます。

5 - Plotドロップダウン : 表示されている特定のプロット。この表記規則は、常にモデル名の後にプロットタイトルが付いた形式となります。

• 例えば、ノードにGeneratorモデルとDiscriminatorモデルがあって、そのGeneratorモデルにはLossプロットとScoreプロットが、DiscriminatorモデルにはScoreプロットがあると、このドロップダウンオプションは以下のようになります:

  • Generator: Loss

  • Generator: Score

  • Discriminator: Score

6 - Home : 元のプロットビューをリセットします。
7 - Back : 前のプロットビューに戻ります。
8 - Forward : 次のプロットビューに進みます。
9 - Pan Mode : ドラッグすると、ズームレベルを変更せずにプロットビューが移動します。このモードはデフォルトでオンになっています。
10 - Zoom Mode : ドラッグしてプロットビュー上に矩形を描画します。すると、プロットビューはその領域にズームインします。

• スクロールホイールを使用してズームすることもできます。これにはズームモードは不要です。

デフォルトでは、プロットされるデータは、選択したMLノードに基づきます。 しかし、Sourceドロップダウンで Custom File を選択することで、カスタムCSVファイルからプロットを表示することもできます。 ファイルをアップロードするか、または、Sourceドロップダウン横のテキストフィールドにパスを入力することができます。 Houdini形式のパスにも対応しています。

Test Resultsパネルは、テスト中のモデルの出力画像を表示することができます。 表示される画像とそのカテゴリ(例えば、入力、参照、生成)は、ノード設定、モデル、テスト番号、エポックによって異なります。

1 - Model Nameドロップダウン : 表示するMLモデルの画像。

• 例えば、ノードにGeneratorモデルとDiscriminatorモデルがある場合、このドロップダウンオプションは以下のようになります。

  Generator Discriminator

2 - Test Numberドロップダウン : 表示するテストの画像。

• このドロップダウンの項目数は、エポック毎のテストサイズに基づきます。

• 例えば、テストサイズが2の場合、エポック毎に2セットのテスト画像があるため、このドロップダウンオプションは以下のようになります。

  • Test: 0

  • Test: 1

3 - Epoch Text Field : 表示するエポックの画像。これは、テキストフィールドの編集、または、矢印キー、マウスドラッグ、マウススクロールによるスライダ操作で変更することができます。
4 - View in Mplay : 外部画像/アニメーションビューアに画像を表示します。