版本 0.11
important
Trains 现在是 ClearML。
Trains 0.11.3
功能与错误修复
- Resource-Monitor 将仅根据环境变量监控活动的 GPU 设备:
NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
或CUDA_VISIBLE_DEVICES
。 - 修复问题 (GitHub Issue #48).
Trains 0.11.2
功能与错误修复
- 修复 Python 2.7 支持。
- 改进示例代码的Windows支持。
Trains 0.11.1
功能与错误修复
- 将GPU监控嵌入到Trains中(移除了gpustat依赖)。
- 添加对 TensorFlow v2.0 的初步支持(已测试 v2.0.0rc1)。
- 在网络错误时添加工件上传重试(默认值:3)。
- Suppress urllib3 retry warnings.
- Fixed Matplotlib support with Agg backend (multiple plot windows causing duplicate figures to be sent).
- 修复对超参数中元组的支持。
- 修复不同任务类型的多处理问题。
Trains 0.11.0
功能与错误修复
- 完整的工件支持(由 trains-server >= 0.11.0 支持)。
- 工件包括,Pandas.DataFrame、Numpy、PIL 图像、本地文件以及本地文件夹 / 通配符 (example)。
- 支持文件夹/通配符的工件,选定的文件将被压缩并上传。
- 资源监控,移除传感器读数失败警告。
重大变更
- Logger
info
/error
/warning
/console
函数已被移除,请使用Logger.report_text
(或使用 Python 的 logging 或 print 代替)。 - TensorBoard 标量不会分组到一个图表中,而是存储在单独的图表上(以匹配 TensorBoard 的行为)。
要恢复之前的行为,请调用:
Logger.tensorboard_auto_group_scalars(group_scalars=True)
。