安裝

安裝wandb只需使用pip命令即可：

pip install wandb

初始化wandb

在使用wandb之前，需要先進(jìn)行初始化?？梢允褂脀andb.init()函數(shù)來完成初始化，并傳入一個(gè)項(xiàng)目名和實(shí)驗(yàn)名稱：

import wandb

wandb.init(project="my-project", name="experiment-1")

跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果

wandb提供了一系列功能來跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并生成豐富的可視化圖表。下面介紹幾個(gè)常用的功能：

記錄指標(biāo)

使用wandb.log()函數(shù)可以記錄實(shí)驗(yàn)過程中的指標(biāo)，比如損失函數(shù)的數(shù)值、準(zhǔn)確率等。可以通過多次調(diào)用wandb.log()來記錄不同的指標(biāo)：

wandb.log({"loss": 0.2, "accuracy": 0.85})

跟蹤模型

wandb允許您跟蹤并保存模型的參數(shù)、梯度和學(xué)習(xí)率等信息。只需使用wandb.watch()函數(shù)來包裝您的模型即可：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定義模型
model = nn.Linear(10, 2)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 包裝模型
wandb.watch(model, log="parameters")

# 訓(xùn)練模型并記錄指標(biāo)
for epoch in range(10):
    # 訓(xùn)練代碼
    wandb.log({"loss": 0.2, "accuracy": 0.85})

可視化實(shí)驗(yàn)結(jié)果

wandb提供了豐富的可視化工具來展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果，包括折線圖、散點(diǎn)圖、直方圖、熱力圖等。通過調(diào)用wandb.log()函數(shù)記錄的指標(biāo)可以直接在wandb界面上進(jìn)行可視化展示：

wandb.log({"loss": 0.2, "accuracy": 0.85})

超參數(shù)調(diào)優(yōu)

wandb可以幫助您更好地進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。通過使用wandb.config對象，您可以輕松地記錄、比較和調(diào)整不同的超參數(shù)設(shè)置：

import wandb

wandb.init(project="my-project", name="experiment-1", config={"learning_rate": 0.001, "batch_size": 64})

# 在實(shí)驗(yàn)中使用超參數(shù)
learning_rate = wandb.config.learning_rate
batch_size = wandb.config.batch_size

結(jié)果共享和協(xié)作

wandb提供了一個(gè)用戶友好的在線平臺，讓您可以輕松地與團(tuán)隊(duì)成員分享實(shí)驗(yàn)結(jié)果、交流想法，并進(jìn)行協(xié)作。您可以在wandb平臺上查看和比較不同實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，并與團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行討論。

總結(jié)

wandb是一個(gè)強(qiáng)大的用于跟蹤和可視化實(shí)驗(yàn)結(jié)果的Python庫。通過使用wandb，您可以輕松地記錄和比較實(shí)驗(yàn)過程中的指標(biāo)、模型參數(shù)和超參數(shù)設(shè)置，并生成豐富的可視化圖表。同時(shí)，wandb提供了一個(gè)在線平臺，方便與團(tuán)隊(duì)成員共享和協(xié)作。使用wandb可以顯著提高實(shí)驗(yàn)迭代的速度和工作效率，推動(dòng)模型的不斷優(yōu)化和改進(jìn)。