WandbLogger を有効にすると、W&B が物体検出の実験を自動的にトラッキングするようになり、Runs の比較、進行状況のモニタリング、結果の再現が容易になります。
PaddleDetection の WandbLogger は、トレーニング中にトレーニングおよび評価メトリクスを W&B にログするとともに、モデル チェックポイントもログします。
具体例として、COCO2017 データセットのサブセットで YOLOX モデルを PaddleDetection に統合する方法を紹介した W&B のブログ記事を読む。
サインアップしてAPIキーを作成する
より手早く行うには、User Settings にアクセスしてAPIキーを作成してください。APIキーはすぐにコピーし、パスワードマネージャーなどの安全な場所に保存してください。
- 右上にあるユーザーのプロフィールアイコンをクリックします。
- User Settings を選択し、API Keys セクションまでスクロールします。
wandb ライブラリをインストールしてログインする
wandb ライブラリをローカル環境にインストールしてログインするには、次の手順に従います。
- コマンドライン
- Python
- Python notebook
-
WANDB_API_KEY環境変数 に APIキーを設定します。<>で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。 -
wandbライブラリをインストールし、ログインします。
トレーニングスクリプトで WandbLogger を有効にする
wandb ライブラリをインストールし、マシンでの認証を済ませたら、PaddleDetection のトレーニング ジョブで WandbLogger を有効にします。これは、コマンドライン引数を使用するか、設定ファイルを編集することで行えます。
- コマンドライン
- `config.yml`
PaddleDetection の
train.py に引数を渡して wandb を使用するには、次のようにします。--use_wandbフラグを追加します。- 最初の
wandb引数の前には-oを付ける必要があります (これは 1 回だけ指定すれば十分です) 。 - 各引数には
wandb-接頭辞を含める必要があります。たとえば、wandb.init()に渡す任意の引数にはwandb-接頭辞が付きます。
