파이썬 라이브러리

wandb를 사용하여 기계학습 작업을 추적하세요.

가장 자주 사용되는 함수/오브젝트는 다음과 같습니다:

가이드와 예시는 https://docs.wandb.ai에서 확인하실 수 있습니다.

스크립트와 인터랙티브 노트북은 https://github.com/wandb/examples에서 확인하실 수 있습니다.

참조 문서는 https://docs.wandb.com/ref/python에서 확인하실 수 있습니다.

클래스

class Artifact: 데이터셋과 모델 버전 관리를 위한 유연하고 가벼운 빌딩 블록입니다.

class Run: wandb에 의해 기록된 계산 단위입니다. 일반적으로, 이는 기계학습 실험입니다.

agent(...): 하나 이상의 스윕 에이전트를 시작합니다.

controller(...): 공개 스윕 컨트롤러 생성자입니다.

finish(...): run을 완료로 표시하고 모든 데이터의 업로드를 마칩니다.

init(...): W&B에 추적 및 로그를 위한 새로운 run을 시작합니다.

log(...): 현재 run의 이력에 데이터 딕셔너리를 기록합니다.

login(...): W&B 로그인 자격증명을 설정합니다.

save(...): glob_str과 일치하는 모든 파일이 지정된 정책으로 wandb에 동기화되도록 합니다.

sweep(...): 하이퍼파라미터 스윕을 초기화합니다.

watch(...): 그레이디언트와 토폴로지를 수집하기 위해 토치 모델에 훅을 걸습니다.