Email_Monitor_MxnetTrain

使用Email监控Mxnet训练

受到小伙伴们的使用微信监控训练的启发，就动手做了个使用邮件监控Mxnet训练的例子
刚开始使用Pyhton，有些地方可能写的不太好。轻喷
由于在查多线程的时候，发现Python的多线程受到GIL的影响，多线程会有一些性能局限。所以在这里我另开了一个进程来训练，为了保证训练性能不受影响。
新加了基于责任链模式的命令解析模块

• EmailNN
  主要启动代码,包含循环监控邮箱,启动命令解析
• EmailTool
  自己封装的一些处理邮件的函数
• NN_Train
  深度学习训练主要代码
• CmdAnalysis 命令解析模块，包含责任链基类，和责任链前台类以及一些基本的命令解析
• Global 全局变量模块，用于保存全局变量

使用

在Global里配置好自己的邮箱地址,密码和pop,smtp地址
在NN_Train配置好需要训练的网络和数据等
在CmdAnalysis里可以修改命令解析，若要新加解析命令，只需要继承BaseCmd，并使用CmdAnaly类的Add方法添加到责任链里即可
最后启动EmailNN即可
详细解释参见源码和这里

邮件发送:

• 训练
  • 主题为: train
  • 参数设置
    各个训练参数和参数值中间空一空格,每个参数和参数值一行
    • ep:
      epoch
    • lr:
      learning_rate
    • bs:
      batch_size
    • wd:
      weight_decay
• 设置图片及文件名
  • 主题为: setname
  • 参数设置 和训练参数设置规则一样
    • dir: 路径
    • params: 参数文件名
    • png: 图片文件名
• 终止监控:
  • 主题为: exit

效果

发送的命令

正在训练的时候在发送会提示训练正在进行中

训练结束会发送训练日志和曲线图以及使用的参数

训练曲线图