作者 | 邱锡鹏
本文介绍一个复旦NLP实验室内部使用的调参利器fitlog，开源地址：
https://github.com/fastnlp/fitlog
figlog原本是作为fastNLP的一部分开发，后来分为一个单独项目。
这里有个简单的介绍：使用fitlog 辅助 fastNLP 进行科研
https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/extend_3_fitlog.html
但实际功能远远多于介绍里的功能，有兴趣的同学可以挖掘下。
下面是开发小组提供的简洁版说明。
1、Tabular显示实验结果，方便不同超参数之间的对比。以下一行是一次实验。
(1.1) 支持group操作，方便查看某种特定数据集或参数的性能
(1.2) 支持排序，谁是最强超参一目了然
(1.3) 支持column顺序、显示自定义，拯救强迫症
(1.4) 支持针对某条实验自定义备忘
(1.5) 支持前端加入别人的实验performance，再也不用一边看paper一边check是否已经超过sota结果。
(1.6) 支持计算平均值、标准差，还有比这个更实用的吗？
(1.7) 实验结果不理想？我们支持前端操作删除、隐藏记录
(1.8) 实在有分析需求，无法满足？我们支持导出excel、csv、txt、json等格式，总有一款适合你
(1.9) 还有什么比看到loss快速下降，evaluation快速上升更让人开心的事？
2、想要复现实验结果，超参就够了？？？？No, No, No. 作为一线炼丹师，我们深知调参过程有些神来之笔，例如加入Layer normalization带来的神奇效果并不能很容易体现在超参数中，所以fitlog支持在后台为你自动git commit代码（我们借助git进行代码管理，但与开发者自己管理的git不冲突，是并行的），需要回退到某次实验的代码，直接前端点击，回退，搞定。exactly复原结果不是梦（是的，我们甚至可以帮你管理随机数种子，但pytorch等深度学习框架的本身的随机性无法解决）。
3、茫茫的超参，哪个才是重要的？经过一夜的搜索，哪些参数搜索还不够？你可能需要这样的可视化。（每条线是一次实验，最左侧是dev上的性能）
4、fitlog是架构无关的，不管tensorflow还是pytorch都可以使用，不管是cv还是nlp也都支持。如果是NLP的任务，配合我们的fastNLP框架，只需要增加三五行代码便可以实现metric，loss的自动记录。
当然fitlog也不是十全十美的，对标其它的类似框架，我们为了轻量级，以下的东西目前没有支持：
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不支持保存model输出的图片，但是支持查看训练过程中的文本输出。
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不支持除了loss与metric以外的曲线的展示。
