keras模型訓練實時可視化

概述：

　　keras在進行模型訓練的時候，如何能夠動態可視化的顯示訓練集和驗證集上的精度和損失？有個項目名叫hualos實現了這一功能，作者為François Chollet和Eder Santana，前面的作者就是Keras的創造者，同時也是書籍《Deep Learning with Python》的作者。Github的訪問網址為：https://github.com/fchollet/hualos

　　使用起來特別方便，基本三行代碼就實現了：

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])

　　該項目使用Python2寫的，用到的第三方模塊為Flask, gevent，其中Flask為網頁端框架，gevent用於並發。用到的JavaScript的第三方模塊為D3.js和C3.js。該項目使用起來非常方便，只需要切換至hualos項目所在文件夾，然后python api.py即可，這樣后台服務就打開了，瀏覽器輸入

http://localhost:9000就可以訪問頁面了，顯示如下：

然后再運行自己的模型訓練文件，頁面會動態顯示訓練過程，如下：

Github代碼樣例：https://github.com/gczr/keras_train_visualization