Python ライブラリ

wandb を使用して機械学習の作業を追跡します。

モデルをトレーニングおよびファインチューンし、実験からプロダクションに至るまでモデルを管理します。

ガイドや例については、https://docs.wandb.ai をご覧ください。

スクリプトやインタラクティブなノートブックについては、https://github.com/wandb/examples をご覧ください。

リファレンスドキュメントについては、https://docs.wandb.com/ref/python をご覧ください。

クラス

class Artifact: データセットおよびモデルのバージョン管理のための柔軟で軽量な構成要素。

class Run: wandb によってログされる計算の単位。通常、これは機械学習の実験です。

関数

agent(...): 一つ以上の sweep agent を開始します。

controller(...): パブリックな sweep コントローラのコンストラクタです。

finish(...): run を終了し、残りのデータをアップロードします。

init(...): 新しい run を開始して W&B へ追跡しログします。

log(...): run のデータをアップロードします。

login(...): W&B ログイン資格情報を設定します。

save(...): 一つ以上のファイルを W&B に同期します。

sweep(...): ハイパーパラメーター探索を初期化します。

watch(...): 指定された PyTorch のモデルにフックし、勾配とモデルの計算グラフを監視します。