wandb学习

原创 已于 2023-02-08 14:18:31 修改 · 170 阅读 · 0 ·
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于 2023-02-08 14:17:44 首次发布
文章详细介绍了如何配置log_config，特别是使用MMClsWandbHook工具，该工具与zxl8实体的mmclassifitcat项目关联，设置日志间隔为10，同时会记录检查点信息，并在评估时处理100张图像。

base = [
基础内容1
基础内容2
]

补充：

log_config = dict(interval=10, hooks=[
        dict(
            type='MMClsWandbHook',
            init_kwargs=dict(
                entity='zxl8', project='mmclassifitcat'),
            log_checkpoint=True,
            log_checkpoint_metadata=True,
            num_eval_images=100)
    ])
wandb安装与使用 —— 用于跟踪、可视化和协作机器学习实验的工具
shinuone的博客
06-02 4万+
wandb（Weights&Biases, W&B）：用于跟踪、可视化和协作机器学习实验的工具，支持在线和离线。它提供了一个简单的 Python API，可以轻松地将实验数据发送到云端，并通过 Web 应用程序进行访问和可视化。
WandB使用笔记
梁小憨憨的博客
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最近看代码，发现代码中有wandb有关的内容，搜索了一下发现是一个模型训练工具，然后学习了一下，这里记录一下使用过程，方便以后查阅。
wandb - 快速上手使用
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-22 1537
一、在Weights & Biases中跟踪您的第一次运行 二、评估与调试 LLM 应用
wandb使用方法
m0_38122847的博客
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本文介绍wadb基本使用方法。
Wandb使用指南（教程）
Drug discovery
08-17 5860
然后image要通过一步wandb.Image(image)转换才可以存储。在terminal中操作查看你的API key并粘贴回车进行授权（运行代码后，会出现日志，直接点击本次运行结果的连接即可。wandb.log()记录这些值。
深度学习可视化工具wandb
y4ung
05-13 7415
在训练和评估模型的过程中，我们需要保存很多的数据，比如loss，precision、recall、f1等等。通过这些信息，来更好地了解模型的情况，对模型进行优化。 一般来说，我们用pytorch的tensorboard就够了。但是我发现tensorboard有几个缺点： 需要本地开一个服务器：tensorboard --logdir=/xxx/log --port 6008 --bind_all 每次重新运行的时候都得关掉服务器再重新运行才能看到新的图 在看了师兄的代码以后，发现了这么一个工具：wa
深度学习中禁用wandb方法
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【代码】深度学习中禁用wandb方法。
wandb的基本使用
2302_81891803的博客
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深度学习模型的可视化工具
yolov5中关闭wandb
mingo_敏
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在 utils/wandb_logging/wandb_utils.py try: import wandb from wandb import init, finish except ImportError: wandb = None 后面添加 wandb = None 就可以关掉讨人厌的wandb了，哈哈哈哈哈哈哈哈！
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:rocket: 入门 再也不会失去进度。 ...wandb . init ( project = 'gpt3' ) # 2. Save model inputs and hyperparameters config = wandb . config config . learning_rate = 0.01 # Model training
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强化学习 wandb
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### 如何在强化学习中使用 Weights and Biases (wandb) 进行模型训练和实验跟踪 #### 安装与配置 wandb 库 为了能够在项目中利用 Weights and Biases 的功能，首先需要安装 `wandb` Python 包。可以通过 pip 工具来完成这一操作： ```bash pip install wandb ``` 接着，在代码文件顶部导入必要的库并初始化 wandb 实例[^1]。 ```python import wandb wandb.init(project="reinforcement-learning-project", entity="your_entity_name") ``` #### 配置超参数记录 通过定义一组初始设置变量作为输入给定值的方式，可以方便地调整不同试验之间的差异之处。这些设定会被自动上传到云端平台供后续查看对比之用。 ```python hyperparameter_defaults = dict( gamma=0.9, learning_rate=0.01, batch_size=32, ) run = wandb.init(config=hyperparameter_defaults) config = run.config ``` #### 记录训练过程中的指标 每当执行一次迭代更新之后，应当及时保存当前状态下的一些重要统计量至日志系统内；这有助于后期绘制图表以及诊断潜在问题所在。例如奖励得分、损失函数数值等均属于此类信息范畴内的典型代表对象之一。 ```python for episode in range(total_episodes): ... reward_sum += reward # Log metrics inside a training loop or between epochs wandb.log({"episode_reward": reward_sum}) if done: break ``` #### 可视化结果展示 除了基本的日志记录外，还可以借助于内置工具制作更加直观易懂的数据呈现形式——比如折线图、柱状图等等。这对于理解复杂模式背后隐藏的趋势特征具有极大帮助作用。 ```python # Example of logging custom charts history = {"losses": [], "accuracies": []} ... wandb.plot.line(history["losses"], title='Loss over time') ``` 以上就是关于如何集成 Weights and Biases 到强化学习工作流当中的介绍说明。
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