Wandb不可缺少的机器学习分析工具

PHPz
发布: 2023-04-12 08:19:15
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wandb

wandb全称Weights & Biases,用来帮助我们跟踪机器学习的项目,通过wandb可以记录模型训练过程中指标的变化情况以及超参的设置,还能够将输出的结果进行可视化的比对,帮助我们更好的分析模型在训练过程中的问题,同时我们还可以通过它来进行团队协作

wandb会将训练过程中的参数,上传到服务器上,然后通过登录wandb来进行实时过程模型训练过程中参数和指标的变化

Wandb不可缺少的机器学习分析工具

wandb的特点

  • 保存模型训练过程中的超参数
  • 实时可视化训练过程中指标的变化
  • 分析训练过程中系统指标(CPU/GPU的利用率)的变化情况
  • 和团队协作开发
  • 复现历史结果
  • 实验记录的永久保留
  • wandb可以很容易的集成到各个深度学习框架中(Pytorch、Keras、Tensorflow等)

wandb的组成模块

wandb主要由四大模块组成,分别是:

  1. 仪表盘:跟踪实验分析可视化结果
  2. 报告:保存和分析可复制的实验结果
  3. Sweeps:通过调节超参数来优化模型
  4. Artifacts:数据集和模型版本化,流水线跟踪

wandb账号注册

  • 安装wandb
pip install wandb
登录后复制
  • 注册wandb账号在使用wandb之前,我们需要先注册一个免费账号
  • 拷贝API keys在网站上登录wandb,点击Settings

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滚动到下面,找到API Keys进行复制

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在torch中嵌入wandb

这部分我们主要介绍如何在torch中使用wandb,这里我们以训练MNIST为例

  • 导包

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  • 登录wandb
wandb.login(key="填入你的API Keys")
登录后复制
  • 定义网络结构

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  • 定义训练方法

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  • 定义验证方法

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  • 训练模型

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查看训练的结果

  • 登录到wandb的网站上查看训练结果
  • 查看模型在测试集上Accuracy和loss的变化

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  • 查看模型的预测效果

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  • 查看训练过程中系统参数(GPU和CPU等)的变化情况

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