batch et epoch en même temps que vos métriques. Par exemple, vous pouvez consigner la précision d’entraînement par lot et la précision de validation à chaque époque. Appelez run.log({'train_accuracy': 0.9, 'batch': 200}) à une étape, puis run.log({'val_accuracy': 0.8, 'epoch': 4}) à une autre. Dans l’interface utilisateur, définissez comme axe X la valeur souhaitée pour chaque graphique. Pour définir un axe X par défaut pour un indice donné, utilisez Run.define_metric(). Pour l’exemple précédent, utilisez le code suivant :
Experiments Métriques