WandB概念、主要功能、详细说明和总结
WandB
- 1.概念
- 2.WandB 的主要功能
- 3.关键功能详细说明
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- 1. 实验跟踪
- 2. 超参数调优
- 3. 模型和数据版本控制
- 4. 协作与共享
- 4.如何在代码中使用 WandB
- 5.WandB 的高级功能
- 6.总结
1.概念
Weights & Biases (WandB) 是一个用于机器学习项目的可视化和管理工具，提供了强大的日志记录、超参数优化、模型跟踪和协作功能。它广泛应用于深度学习和机器学习模型的训练过程中，帮助用户实时追踪和可视化实验结果。
2.WandB 的主要功能
- 实验跟踪：记录模型训练过程中的各种指标（如损失、准确率、学习率等），并实时可视化这些指标的变化。
- 超参数管理：记录并比较不同超参数组合的影响，以便快速找到最佳参数配置。
- 模型和数据版本控制：保存和管理模型检查点、数据集版本，便于回溯和复现实验。
- 协作和报告：团队成员可以在平台上共享实验结果，生成报告，甚至直接在浏览器中分析模型的表现。
3.关键功能详细说明
1. 实验跟踪
- 实时可视化：在训练过程中，WandB 可以实时展示指标变化。比如，损失（Loss）和准确率（Accuracy）随时间的变化曲线，帮助直观了解训练过程。
- 自定义指标记录：可以记录和展示任意自定义指标，比如计算资源的使用情况（CPU、GPU使用率）、时间等。