wandb——pytorch可视化工具在运行中出现的问题

最新推荐文章于 2025-07-17 19:11:25 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-17 19:11:25 发布 · 1w 阅读

31 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #pytorch

这篇博客介绍了在使用wandb进行模型可视化时遇到的网络错误问题，主要是由于服务器资源紧张导致的ReadTimeout。解决方案是在代码中设置环境变量，使模型离线运行wandb，避免在运行过程中上传数据。待模型完成后再手动上传结果，不影响使用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

wandb是pytorch中常用的一种可视化工具，可以将我们模型中的一些参数（比如，loss函数值、AUC面积以及训练、验证和测试时一些数据）以图表的形式表示出来，能够方便大家直观地观察数据。但是使用wandb稍微有点麻烦，需要注册（这里可以直接授权用自己的GitHub账号登陆），每一次使用wandb在线运行模型的数据都将保存在wandb网址上，方便查看。

相信使用wandb的同学们大概率会遇到这个问题：

wandb: W&B API key is configured (use `wandb login --relogin` to force relogin)
wandb: Network error (ReadTimeout), entering retry loop.
wandb: Network error (ReadTimeout), entering retry loop

出现这个问题的原因是，使用wandb在线模式运行代码，服务器是一边运行我们的代码一边向wandb官网上传我们的数据，导致服务器显卡占用比特别大。尤其是学校里的服务器，一旦有其他同学在使用，运行带有wandb模块的代码（尤其这个模型数据集很大的情况）就很容易报这样的错。

解决办法：

在主函数下添加两行代码，使得模型离线运行wandb模块。

os.environ["WANDB_API_KEY"] = '+++++++++++' # 将引号内的+替换成自己在wandb上的一串值
os.environ["WANDB_MODE"] = "offline" # 离线（此行代码不用修改）

修改保存后，再运行就能正常了，此时模型就只会单纯地运行，不会一边运行一边上传数据。模型运行完，再按照提示输入指令即可将运行结果上传到wandb，不会产生任何影响。

希望能给大家一点帮助。