keras模型训练实时可视化

概述：

　　keras在进行模型训练的时候，如何能够动态可视化的显示训练集和验证集上的精度和损失？有个项目名叫hualos实现了这一功能，作者为François Chollet和Eder Santana，前面的作者就是Keras的创造者，同时也是书籍《Deep Learning with Python》的作者。Github的访问网址为：https://github.com/fchollet/hualos

　　使用起来特别方便，基本三行代码就实现了：

from keras import callbacks
remote = callbacks.RemoteMonitor(root='http://localhost:9000')
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, validation_data=(X_test, Y_test), callbacks=[remote])

　　该项目使用Python2写的，用到的第三方模块为Flask, gevent，其中Flask为网页端框架，gevent用于并发。用到的JavaScript的第三方模块为D3.js和C3.js。该项目使用起来非常方便，只需要切换至hualos项目所在文件夹，然后python api.py即可，这样后台服务就打开了，浏览器输入

http://localhost:9000就可以访问页面了，显示如下：

然后再运行自己的模型训练文件，页面会动态显示训练过程，如下：

Github代码样例：https://github.com/gczr/keras_train_visualization