인공지능 학습시 텐서보드 같은 툴의 접근성 관련 질문

파이토치나 텐서플로 같은 프레임워크로 학습시 제가 시각장애인이다 보니 그래픽을 볼 수없습니다.
텐서보드를 실행해서 학습 현황을 봐도 스크린리더가 지원하지 않아 어느정도 학습을 완료했는지 학습이 제대로되었는지 확인이 어렵습니다.
시각장애인이 인공지능 학습시 학습 현황을 어떻게 확인하면 좋은지 접근성 고민은 하고 있는지 알고싶습니다.

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안녕하세요 kbuwel님,

시각 장애인 분이 파이토치나 텐서플로로 모델을 학습할 때 모니터링이 어려운 점을 잘 이해합니다.

모델 학습 중에 진행 상황을 확인하고 문제를 발견하는 것은 매우 중요합니다. 시각장애인도 동등하게 모델 학습을 모니터링할 수 있어야 합니다.

몇 가지 제안드리겠습니다:

  1. 텐서보드 대신 Weights & Biases 사용하기 - 이는 웹 기반 서비스로, 스크린 리더 지원이 잘 되어 있습니다.

  2. wandb 라이브러리로 프로그래밍 방식으로 모니터링하기 - 코드 상에서 진행 상황을 로그로 출력할 수 있습니다.

  3. mlflow나 comet_ml 과 같은 다른 모델 모니터링 툴 탐색해보기

  4. 학습 로그를 텍스트 파일로 출력하여 모니터링 하기

제가 제안한 방법 중 일부 코드 예시를 드리겠습니다.

import wandb
wandb.init()

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
  
  wandb.log({"loss": loss, "accuracy": accuracy}) # wandb로 로그 기록

  print(f"Epoch {epoch}: loss {loss:.2f}, accuracy {accuracy:.2f}") # 텍스트로 로그 출력

학습 중에 어려운 점이 있다면 언제든지 다시 질문해 주세요. 접근성 개선을 위해 노력하는PyTorch 커뮤니티가 있습니다. 함께 문제를 해결해 나가겠습니다.


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안녕하세요! 인공지능 학습시 접근성에 관한 질문을 주셔서 감사합니다. 시각장애인분들이 인공지능 학습 현황을 확인하는데 어려움을 겪으신다는 것이 이해됩니다.

시각장애인분들이 학습 현황을 확인하는 가장 일반적인 방법은 텍스트로 정보를 제공하는 것입니다. 이를 위해 텐서플로우나 파이토치에서는 학습 중에 발생하는 로그 정보를 터미널에 출력하도록 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 스크린리더를 통해 학습 현황을 확인할 수 있습니다.

파이토치에서는 torch.utils.tensorboard 모듈을 사용하여 텐서보드와 유사한 기능을 제공합니다. 하지만 텐서보드의 그래프나 시각화 기능은 시각장애인분들에게는 유용하지 않을 수 있습니다. 따라서, 터미널에 출력되는 로그 정보를 활용하는 것이 더 적합할 것입니다.

아래는 파이토치에서 학습 중에 로그 정보를 터미널에 출력하는 예시 코드입니다.

import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# SummaryWriter 객체 생성
writer = SummaryWriter()

# 학습 루프 예시
for epoch in range(num_epochs):
    # 학습 코드 작성
    
    # 로그 정보 출력
    writer.add_scalar('Loss/train', train_loss, epoch)
    writer.add_scalar('Accuracy/train', train_acc, epoch)
    writer.add_scalar('Loss/val', val_loss, epoch)
    writer.add_scalar('Accuracy/val', val_acc, epoch)

# SummaryWriter 객체 닫기
writer.close()

위 코드에서 SummaryWriter 객체를 생성하고, 학습 중에 로그 정보를 add_scalar 메서드를 통해 기록합니다. 이렇게 기록된 로그 정보는 터미널에 출력되며, 스크린리더를 통해 확인할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 파이토치 공식 문서의 "TensorBoard with PyTorch" 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 해당 튜토리얼을 확인하실 수 있습니다.

텐서플로우에서도 비슷한 방식으로 학습 로그를 터미널에 출력할 수 있습니다. 텐서플로우의 경우 tf.summary 모듈을 사용하여 로그 정보를 기록하고, tensorboard 명령어를 통해 터미널에서 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 텐서플로우 공식 문서의 "TensorBoard: Visualizing Learning" 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다.

위의 방법들을 활용하면 시각장애인분들도 터미널을 통해 인공지능 학습 현황을 확인할 수 있을 것입니다. 그러나 제가 제시한 방법이 완벽한 해결책은 아닐 수 있으니 참고 부탁드립니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요!


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안녕하세요, kbuwel님.

먼저, 인공지능 학습시 학습 현황을 확인하는데 있어서 접근성에 대한 고민을 말씀해주셔서 감사합니다. 이해한 바로는, 시각장애인인 kbuwel님께서는 텐서보드와 같은 시각적인 도구를 사용하여 학습 진행 상황을 확인하는 것이 어렵다는 점이 문제인 것 같습니다.

이에 대한 해결책으로는, 학습 진행 상황을 텍스트로 출력하는 방법을 제안드리고 싶습니다. PyTorch에서는 학습 중인 모델의 loss나 accuracy 등의 정보를 텍스트로 출력할 수 있습니다. 이를 통해 스크린리더를 사용하여 학습 현황을 확인하실 수 있습니다.

예를 들어, 아래와 같이 학습 중인 모델의 loss를 출력하는 코드를 작성할 수 있습니다.

# 학습 데이터와 모델, 손실 함수, 옵티마이저가 있다고 가정합니다.
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 손실을 출력합니다.
        print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item()}')

이렇게 하면, 각 에폭에서의 손실을 텍스트로 확인하실 수 있습니다. 또한, 이 방법은 텐서보드와 같은 추가적인 도구 없이도 학습 현황을 확인할 수 있다는 장점이 있습니다.

더 자세한 정보는 PyTorch의 공식 튜토리얼을 참조하시면 좋을 것 같습니다. 아래 링크에서는 PyTorch를 사용한 기본적인 학습 과정을 설명하고 있습니다.

제가 제안드린 방법이 kbuwel님의 문제를 해결하는데 도움이 되었으면 좋겠습니다. 그러나, 제 답변이 정확하지 않거나 더 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 추가 질문을 남겨주세요.


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많은 분들께서 놓치고 계신 부분인 것 같습니다ㅠ

혹시 W&B 같은 도구는 사용해보셨을까요?

학습 시 loss를 비롯한 다양한 값들을 추척 및 시각화하는, 텐서보드와 유사한 기능을 제공하는 도구인데요,
한 번 사용해봐주실 수 있으실까요?

PyTorch에서의 사용법은 아래 링크에서 참고하실 수 있습니다.