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Skorch

SkorchとWeights & Biasesを組み合わせることで、ベストパフォーマンスのモデルを自動的にログに記録することができます。また、モデルパフォーマンスメトリクス、モデルトポロジー、エポックごとの計算リソースも一緒に記録されます。wandb_run.dirに保存されたすべてのファイルは、自動的にW&Bサーバーにログされます。

example runを参照してください。

パラメータ​

パラメータタイプ説明
wandb_runwandb.wandb_run.Runデータをログに記録するために使用されるwandb run。
save_modelbool (デフォルト=True)ベストなモデルのチェックポイントを保存し、それをW&Bサーバー上の実行にアップロードするかどうか。
keys_ignoredstr または str のリスト (デフォルト=None)TensorBoardにログしないキーまたはキーリスト。ユーザーが提供するキーに加えて、 event_で始まるキーや_bestで終わるキーなどがデフォルトで無視されることに注意してください。

例コード​

統合方法を確認するためにいくつかの例を用意しました。

# wandbをインストール
... pip install wandb

import wandb
from skorch.callbacks import WandbLogger

wandb Runを作成する

wandb_run = wandb.init()

代替案：W&Bアカウント無しでwandb Runを作成する

wandb_run = wandb.init(anonymous="allow")

ハイパーパラメータをログに記録（オプション）

wandb_run.config.update({"学習率": 1e-3, "バッチサイズ": 32})

net = NeuralNet(..., callbacks=[WandbLogger(wandb_run)])

net.fit(X, y)




## メソッド



| メソッド | 説明 |

| :--- | :--- |

| `initialize`（) | コールバックの初期状態を（再）設定します。 |

| `on_batch_begin`（net [、X、y、training ]） | 各バッチの開始時に呼び出されます。 |

| `on_batch_end`（net [、X、y、training ]） | 各バッチの終了時に呼び出されます。 |

| `on_epoch_begin`（net [、 dataset\_train 、 … ]） | 各エポックの開始時に呼び出されます。 |

| `on_epoch_end`（net, **kwargs） | 直近の履歴ステップから値をログに記録し、最良のモデルを保存します。 |

| `on_grad_computed`（net, named\_parameters [、X , … ]） | 勾配が計算された後、更新ステップが実行される前に、バッチごとに一度呼び出されます。 |

| `on_train_begin`（net, **kwargs） | モデルのトポロジをログに記録し、勾配のフックを追加します。 |

| `on_train_end`（net [、X、y ]） | トレーニングの終了時に呼び出されます。 |
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