importwandbwandb.init(config=all_args,project=your_project_name,entity=your_team_name,notes=socket.gethostname(),name=your_experiment_namedir=run_dir,job_type="training",reinit=True) 2. 基本使用 wandb的基础功能就是跟踪训练过程,然后在wandb网站上查看训练数据。wandb通过通用的log()函数,可以展示丰富...
总体来说,wandb目前的核心功能有以下4个: 1,实验跟踪:experiment tracking (wandb.log) 2,版本管理:version management (wandb.log_artifact, wandb.save) 3,case分析:case visualization (wandb.Table, wandb.Image) 4,超参调优:model optimization (wandb.sweep) 本文我们主要介绍 前3个能力,超参调优的介绍在下...
"mymodel.h5"))使用wandb以后，模型输出，log和要保存的文件将会同步到cloud。参考
r,done,_=env.step(env.action_space.sample())# wandb.Image将numpy arrays或PILImage的实例转化为PNG以供展示frames.append(wandb.Image(obs,caption="Pong"))wandb.log({"frames":frames},step=step)ifdone:env.reset()
wandb.log():在循环中周期性调用来记录各项数据指标,每次调用时会向history对象追加一个新记录,并更新summary对象。history对象是一组像字典一样的对象,记录了各项指标随时间的变化,可以显示为上面那样的折线图;summary对象默认记录的是最后一次wandb.log()记的值,也可手动设定为记录history的某种统计信息,比如最高精度...
defmy_train_loop():for epoch in range(10): loss = 0# change as appropriate :) wandb.log({'epoch': epoch, 'loss': loss}) 6 保存文件 # by default, this will save to a new subfolder for files associated# with your run, created in wandb.run.dir (which is ./wandb by default)wa...
dir, "mymodel.h5")) 使用wandb以后,模型输出,log和要保存的文件将会同步到cloud。 PyTorch应用wandb 这里以一个对抗神经网络为例展示wandb的用法: 首先导入必要的库: import torch.nn as nn import torchvision from torchvision import datasets, transforms import matplotlib.pyplot as plt import os import ...
log({"custom_table": table}) 最佳实践与技巧 结构化你的项目:使用有意义的项目名和运行名,以便更容易组织和查找实验。 充分利用配置:将所有重要的超参数和设置放在wandb.config中,这样可以更容易地比较不同的运行。 定期记录指标:不要只在训练结束时记录结果,定期记录可以帮助你及时发现问题。 使用标签和注释:...
在运行当中,可以在其提供的链接中动态的查看训练过程与中间结果,wandb.watch(model, log="all") 可以自动获取所有层尺寸、梯度、模型参数,并将它们自动记录到云端的仪表板中。如下所示: Chart & Media 在记录中间的测试准确率和测试损失时,还可以把测试的图像列表保存下来存放在云端,很方便。
environ["WANDB_LOG_MODEL"] = "true" # turn off watch to log faster os.environ["WANDB_WATCH"] = "false" # pass "wandb" to the `report_to` parameter to turn on wandb logging training_args = TrainingArguments( output_dir="models", report_to="wandb", logging_steps=5, per_device_...