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Quickstart (快速上手)
轻松编写一段脚本,就可以在你自己的项目中查看我们的实验跟踪和可视化功能。
简单三步即可开始记录机器学习实验。

1. 安装库

在使用Python3的环境中安装我们的库。
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pip install wandb
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如果你在不方便运行shell命令的自动化环境中训练模型,比如谷歌的CloudML,你应当查看一下我们的环境变量

2. 创建账号

在你的shell命令行中或到我们的注册页注册一个免费账号
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wandb login
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3. 修改你的训练脚本

在你的脚本中插入几行代码,用以记录超参数和指标(Metric)。
权重(Weights)和偏差(Biases)是框架无关的,但如果你用的是常见机器学习框架,你可能会发现特定框架的例子更容易上手。我们针对特定框架开发了对应的钩子(hook),以简化集成,这些框架包括 Keras, TensorFlow, PyTorch, Fast.ai, Scikit-learn, XGBoost, Catalyst, 和 Jax.
初始化W&B
开始记录之前,在你的脚本开始处初始化wandb。有些集成,比如我们的 Hugging Face 集成,内部包含wandb.init()。
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# Inside my model training code
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import wandb
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wandb.init(project="my-project")
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如果项目不存在,我们会自动为你创建项目。上方训练脚本的运行会同步到一个名称为“my-project”的项目中。要了解更多初始化选项,请查看wandb.init文档。
声明超参数
用对象wandb.config保存超参数很容易。
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wandb.config.dropout = 0.2
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wandb.config.hidden_layer_size = 128
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记录指标(Metric)
在训练模型过程中记录指标(Metric),如损失(Loss)和准确率(Accuracy)(很多情况下,我们会提供特定框架的默认值)。用wandb.log记录更加复杂的输出和结果,如直方图、图形和图像。
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def my_train_loop():
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for epoch in range(10):
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loss = 0 # change as appropriate :)
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wandb.log({'epoch': epoch, 'loss': loss})
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保存文件
保存在路径wandb.run.d中的全部内容都会被上传到W&B,并在运行结束后与你的运行项保存在一起。这对于保存你模型中的文字权重(Weight)和偏差(Bias)特别方便:
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# by default, this will save to a new subfolder for files associated
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# with your run, created in wandb.run.dir (which is ./wandb by default)
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wandb.save("mymodel.h5")
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# you can pass the full path to the Keras model API
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model.save(os.path.join(wandb.run.dir, "mymodel.h5"))
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很好!现在正常运行你的脚本,我们会在一个后台进程中同步那些记录。你的终端输出、指标(Metric)和文件将被同步到云端,如果你从一个git 库中运行的话,还会同步你的git状态记录。
如果你是在做测试,想禁用wandb同步,可以设置环境变量WANDB_MODE=dryrun

下一步

现在你已经让这个仪表运行起来了,下面是一些很酷的功能概述:
  1. 1.
    项目页:在一个项目仪表盘上比较很多不同的实验。每次运行项目中的一个模型,都会在图形和表格中添加一行。在左侧栏中点击表格图标,即可展开表格并能看到所有超参数和指标(Metric)。可以创建多个项目来组织你的运行,并用表格为你的运行添加标签和注释。
  2. 2.
    自定义可视化:为方便探究结果,可添加平行坐标图、散点图及其他高级可视化工具。
  3. 3.
    报告:在你的实时图形和表格旁边添加一个Markdown面板,用以描述自己的研究成果。报告让你可以便捷地把项目快照分享给伙伴、教授或者老板
  4. 4.
    集成:对于流行框架如PyTorch、Keras和XGBoost,我们有专用集成。
  5. 5.
    展示成果:想要分享你的研究成果?我们一直在发布博客来展示我们社区的杰出成果。请发消息至[email protected]
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