torch.save(model.state_dict(), f"model_{ep}.pth") wandb.log_model(path=f"model_{ep}.pth", name=f"model_{ep}") 稍后,您可以这样使用它, python run = wandb.init(project="project_name") downloaded_model_path = run.use_model(name="model_name") 记录文件 Wandb可以记录文件,特别是使用A...
但是,如果我们想添加一些其他信息,例如混淆矩阵或准确度分数,我们可以使用wandb.log()来实现相同的目的。 例如,我们可以将以下代码片段添加到上面的代码中: preds = model.predict(test_x) preds = np.round(preds).astype(int).reshape(1, -1)[0] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y, preds) roc_...
batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),100.* batch_idx / len(train_loader), loss.item()))wandb.log({"epoch": epoch,"loss": loss,})ifargs.dry_run:breakdeftest(model, device, test_loader):model.eval()test_loss =0correct =0withtorch.no_grad(...
对于Any framework,使用wandb的代码如下: # Flexible integration for any Python scriptimportwandb# 1. Start a W&B runwandb.init(project='gpt3')# 2. Save model inputs and hyperparametersconfig = wandb.config config.learning_rate =0.01# Model training here# 3. Log metrics over time to vis...
# Inside my model training codeimport wandbwandb.init(project="my-project") 4 声明超参数 wandb.config.dropout = 0.2wandb.config.hidden_layer_size = 128 5 记录日志 defmy_train_loop():for epoch in range(10): loss = 0# change as appropriate :) wandb.log({'epoch': epoch, 'loss': los...
(100,10)y=torch.randn(100,1)# 模型、损失函数和优化器model=SimpleModel()criterion=nn.MSELoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 训练过程forepochinrange(100):optimizer.zero_grad()output=model(x)loss=criterion(output,y)loss.backward()optimizer.step()# 记录losswandb.log({"...
在配置文件里将log_config改为下面样式就可以了 cfg.log_config = dict( interval=20, hooks=[ dict( type='MMDetWandbHook', init_kwargs=dict(project='your_project_name', name='your_model_name', 'tags': ['resnet50', 'sgd'] ), interval=20, log_checkpoint=True, log_checkpoint_metadata=Tr...
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一篇文章。
在你想要记录的位置,使用wandb库中的log函数,记录你感兴趣的指标或变量。 运行代码,并观察wandb的仪表盘,即可实时看到实验数据的记录情况。 如何在wandb上与团队成员协作? 邀请团队成员加入你的项目。在wandb的项目详情页面,点击“邀请成员”按钮,输入要邀请的成员的邮箱,发送邀请链接。
num_workers=2)return loaderdef get_model(dropout):"A simple model"model = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28, 256),nn.BatchNorm1d(256),nn.ReLU(),nn.Dropout(dropout),nn.Linear(256,10)).to(device)return modeldef validate_model(model, valid_dl, loss_func, log_images=False, ...