# 张量可视设计

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[![查看源文件](../../_static/logo_source.png)](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r1.2/docs/note/source_zh_cn/design/mindinsight/tensor_visual_design.md)

## 特性背景

张量可视能够帮助用户直观查看训练过程中的Tensor值，既支持以直方图的形式呈现Tensor的变化趋势，也支持查看某次step的具体Tensor值。Tensor包括权重值、梯度值、激活值等。

## 总体设计

Tensor可视主要是解析由MindSpore的`TensorSummary`算子记录的Tensor数据生成的Summary文件，并把结果返回给前端展示。

MindInsight解析时会遵循proto文件（Google Protocol Buffer，是一种高效便捷的结构化数据存储方式）来解析Tensor数据，然后把数据缓存起来，在前端查询特定数据时将其返回供前端展示。

Tensor可视支持1-N维的Tensor以表格或直方图的形式展示，对于0维的Tensor，需要通过`ScalarSummary`来记录并在标量可视中展示。

在表格视图中，可以查询当前缓存中特定step的Tensor数据，后台通过切片操作使得用户单次可以查询任意0-2维的Tensor数据。

在直方图视图中，可以查询当前缓存中所有step的直方图数据。

### 后端设计

张量可视相关的类主要有`TensorContainer`、`Histogram`以及`TensorProcessor`类，其中`TensorContainer`用于保存Tensor的具体值、维度、数据类型、最大值、最小值、直方图等信息，这里的直方图引用了`Histogram`的数据。`Histogram`用于处理直方图相关的信息，包括保存桶个数，归一化缓存中所有step的直方图数据等。`TensorProcessor`用于处理与Tensor相关的HTTP请求，包括获取当前缓存中特定训练作业，特定tag有多少个step，每个step的Tensor统计信息，特定step的特定维度的Tensor数据（单次支持查询最多某两维的数据）以及特定tag的直方图数据。

### 前端设计

![tensor_table.png](./images/tensor_table.png)

图1：表格展示

图1将用户所记录的张量以表格的形式展示，包含以下功能：

- 表格中白色方框显示当前展示的是哪个维度下的张量数据，其中冒号`:`表示当前维度索引范围，和Python索引含义基本一致，不指定具体索引表示当前维度所有值，`2:5`表示索引2到5（不包括5）的值，可以在方框输入对应的索引或者含有`:`的索引范围来查询特定维度的张量数据。
- 拖拽表格下方的空心圆圈可以查询特定步骤的张量数据。

![tensor_histogram.png](./images/tensor_histogram.png)

图2：直方图展示

图2将用户所记录的张量以直方图的形式进行展示。

### 接口设计

在张量可视中，主要有文件接口和RESTful API接口，其中文件接口为[summary.proto](https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/r1.2/mindspore/ccsrc/utils/summary.proto)文件，是MindInsight和MindSpore进行数据对接的接口。 RESTful API接口是MindInsight前后端进行数据交互的接口，是内部接口。

#### 文件接口设计

`summary.proto`文件为总入口，其中张量的数据（TensorProto）存放在Summary的Value中，如下所示：

```protobuf
{
    message Summary {
        message Image {
            // Dimensions of the image.
            required int32 height = 1;
            required int32 width = 2;
            ...
        }

        message Histogram {
          message bucket{
              // Counting number of values fallen in [left, left + width).
              // For the rightmost bucket, the range is [left, left + width].
              required double left = 1;
              required double width = 2;
              required int64 count = 3;
          }

          repeated bucket buckets = 1;
          ...
        }

        message Value {
            // Tag name for the data.
            required string tag = 1;

            // Value associated with the tag.
            oneof value {
                float scalar_value = 3;
                Image image = 4;
                TensorProto tensor = 8;
                Histogram histogram = 9;
            }
        }

    // Set of values for the summary.
    repeated Value value = 1;
}
```

而TensorProto的定义在[anf_ir.proto](https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/r1.2/mindspore/ccsrc/utils/anf_ir.proto)文件中。