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什么是wandb？
Wandb是用于机器学习的实验跟踪工具。 我们使从事机器学习的任何人都可以轻松跟踪实验，与同事及未来的我们分享结果。
它是如何工作的？
当您使用wandb测试训练代码时，我们的后台进程将收集有关训练模型时正在发生的事情的有用数据。 例如，我们可以跟踪模型性能指标，超参数，渐变，系统指标，输出文件以及您最近的git commit。
我们知道大多数人会使用emacs和Google表格等工具跟踪他们的训练，因此我们将wandb设计为尽可能轻巧。 集成过程需要5到10分钟，而wandb不会减慢速度或使您的训练脚本崩溃。
我们的用户告诉我们，他们从wandb中获得了三种好处：
我们的一些用户将wandb视为“persistent TensorBoard”。默认情况下，我们收集模型性能指标，例如准确性和损失。我们还可以收集并显示matplotlib对象，模型文件，系统指标（如GPU使用情况）以及您最近的git commit SHA +补丁文件，该文件包含自上次 提交以来的所有更改。
大多数训练机器学习模型的人都在尝试他们模型的很多版本，我们的目标是帮助人们保持组织有序。
您可以创建项目以将所有运行都放在一个位置。您可以跨多个运行可视化性能指标，并根据需要过滤，分组和标记它们。
一旦完成了许多运行，通常就需要组织它们以显示某种结果。我们在Latent Space的朋友写了一篇很好的文章，名为《 ML最佳实践：测试驱动开发》(ML Best Practices: Test Driven Development)，讨论了他们如何使用W＆B报告来提高团队的生产力。
我们真的希望wandb鼓励机器学习团队更有效地协作。
如果您正在与合作者一起进行机器学习项目，那么我们可以轻松共享结果。
如果您想与团队以外的人共享项目，请在导航栏中单击项目隐私设置，然后将项目设置为“公开”。与您共享链接的任何人都可以看到您的公共项目结果。
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