modify SummaryCollector landscape to r1.7

docs/api/api_python/train/mindspore.train.callback.SummaryCollector.rst

@@ -26,7 +26,7 @@
       - **collect_input_data** (bool) - 表示是否为每次训练收集数据集。目前仅支持图像数据。如果数据集中有多列数据，则第一列应为图像数据。默认值：True。
       - **collect_dataset_graph** (bool) - 表示是否收集训练阶段的数据集图。默认值：True。
       - **histogram_regular** (Union[str, None]) - 收集参数分布页面的权重和偏置，并在MindInsight中展示。此字段允许正则表达式控制要收集的参数。不建议一次收集太多参数，因为这会影响性能。注：如果收集的参数太多并且内存不足，训练将会失败。默认值：None，表示只收集网络的前五个超参。
-      - **collect_landscape** (Union[dict, None]) - 收集创建loss地形图所需要的参数。
+      - **collect_landscape** (Union[dict, None]) - 表示是否收集创建loss地形图所需要的参数。如果设置None，则不收集任何参数。默认收集所有参数并且将会保存在 `{summary_dir}/ckpt_dir/train_metadata.json` 文件中。
 
         - **landscape_size** (int) - 指定生成loss地形图的图像分辨率。例如：如果设置为128，则loss地形图的分辨率是128*128。注意：计算loss地形图的时间随着分辨率的增大而增加。默认值：40。可选值：3-256。
         - **unit** (str) - 指定训练过程中保存checkpoint时，下方参数 `intervals` 以何种形式收集模型权重。例如：将 `intervals` 设置为[[1, 2, 3, 4]]，如果 `unit` 设置为step，则收集模型权重的频率单位为step，将保存1-4个step的模型权重，而 `unit` 设置为epoch，则将保存1-4个epoch的模型权重。默认值：step。可选值：epoch/step。

mindspore/python/mindspore/train/callback/_summary_collector.py

@@ -116,7 +116,9 @@ class SummaryCollector(Callback):
               It is not recommended to collect too many parameters at once, as it can affect performance.
               Note that if you collect too many parameters and run out of memory, the training will fail.
               Default: None, it means only the first five parameters are collected.
-            - collect_landscape (Union[dict,None]): Collect the parameters needed to create the loss landscape.
+            - collect_landscape (Union[dict,None]): Whether to collect the parameters needed to create the
+              loss landscape. If set to None, collect_landscape parameters will not be collected. All parameter
+              information is collected by default and stored in file `{summary_dir}/ckpt_dir/train_metadata.json`.
 
               - landscape_size (int): Specify the image resolution of the generated loss landscape.
                 For example, if it is set to 128, the resolution of the landscape is 128 * 128.
@@ -405,7 +407,7 @@ class SummaryCollector(Callback):
 
     def _check_collect_landscape_data(self, collect_landscape):
         """Check collect landscape data type and value."""
-        unexpected_params = set(collect_landscape) - set(self._DEFAULT_SPECIFIED_DATA["collect_landscape"])
+        unexpected_params = set(collect_landscape) - set(self._DEFAULT_SPECIFIED_DATA.get("collect_landscape"))
         if unexpected_params:
             raise ValueError(f'For `collect_landscape` the keys {unexpected_params} are unsupported, expect'
                              f'the follow keys: {list(self._DEFAULT_SPECIFIED_DATA["collect_landscape"].keys())}')