Comgra: 神经网络计算图分析工具使用手册

Comgra: 神经网络计算图分析工具使用手册

comgra 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/comgra

1. 项目目录结构及介绍

Comgra项目是一个旨在帮助PyTorch神经网络进行分析与调试的开源库。以下是其典型目录结构及其简要说明：

comgra/
├── README.md            - 项目介绍和快速入门指南。
├── LICENSE.txt          - 许可证文件，使用MIT许可证。
├── gitignore           - 忽略特定文件的Git配置。
├── CITATION.CITATION    - 如何引用该项目的指南。
├── pyproject.toml       - 项目元数据和构建配置文件。
├── MANIFEST.in          - 规定如何构建发行版中包含哪些额外文件。
├── src/
│   ├── scripts/         - 包含示例脚本和运行程序。
│   │   └── run.py       - 示例程序，展示如何集成Comgra到训练流程。
├── tests                - 单元测试相关文件夹。
├── docs                 - 文档资料，可能包括API文档或用户指南（未在引用中明确提供）。
└── ...                  - 其他潜在的源代码文件和子目录，用于实现核心功能。

项目的核心在于src目录下的代码实现，特别是如何通过修改用户的训练脚本来集成Comgra的功能。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动交互并非直接通过某个特定的脚本文件，而是通过命令行界面执行comgra命令来启动GUI，该GUI用于分析已经记录的数据。然而，从开发和使用的角度看，src/scripts/run.py是重要的示例文件，它展示了如何在你的PyTorch模型训练中集成Comgra。这个脚本包含了初始化Comgra recorder、跟踪模型参数、注册感兴趣的张量以及完成各个训练步骤等关键步骤的范例代码。

示例启动流程：

1. 环境准备：首先，确保安装了Comgra库，通过pip命令pip install comgra。
2. 代码修改：在您的训练脚本中加入Comgra相关的导入和调用。
3. 数据记录：运行您的训练脚本，Comgra会在指定路径下存储数据。
4. 分析启动：训练结束后，通过终端命令comgra --path <data-storage-path>启动GUI来进行分析。

3. 项目的配置文件介绍

Comgra的配置主要是通过在代码中设置ComgraRecorder类的实例参数来完成的。虽然没有一个独立的配置文件如.ini或.yaml被明确指出，但用户可以通过以下方式配置Comgra的行为：

• 在创建ComgraRecorder对象时，可以设定多个参数，例如comgra_root_path指定了数据存储的位置，group和trial_id用于组织不同实验，以及自定义决定录制频率的策略等。

from comgra.recorder import ComgraRecorder
my_recorder = ComgraRecorder(
    comgra_root_path="/your/data/path",
    group="experiment_name",
    trial_id="specific_trial",
    # 可以添加更多配置项...
)

此外，用户可通过定义如DecisionMakerForRecordingsFrequencyPerType这样的类来控制记录的细节，这更倾向于代码中的动态配置而非静态文件配置。

综上所述，Comgra的配置和初始化紧密地结合在用户代码逻辑之中，而不是依赖于外部配置文件。用户需直接在Python脚本内调整这些参数，以满足不同的分析和调试需求。

comgra 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/comgra