Wandb ist ein unverzichtbares Analysetool für maschinelles Lernen

wandb

wandb, der vollständige Name ist Weights & Biases, wird verwendet, um uns bei der Verfolgung von maschinellen Lernprojekten zu helfen. Mit wandb können wir die Änderungen der Indikatoren und der Einstellungen von Superparametern während des Modelltrainingsprozesses aufzeichnen und auch visuell aufzeichnen Vergleichen Sie die Ausgabeergebnisse. Helfen Sie uns, die Probleme des Modells während des Trainingsprozesses besser zu analysieren. Gleichzeitig können wir es auch für die Teamzusammenarbeit verwenden. Wandb lädt die Parameter während des Trainingsprozesses auf den Server hoch Führen Sie ein Prozessmodelltraining in Echtzeit durch, indem Sie sich bei wandb anmelden. Änderungen an Parametern und Indikatoren während des Prozesses.

Funktionen von wandb

Analysieren Sie Systemindikatoren (CPU/GPU-Auslastung) während des Trainingsprozesses.

Arbeiten Sie mit dem Team zusammen, um zu entwickeln.

• Reproduzieren Sie historische Ergebnisse , Keras, Tensorflow usw.)
• wandb Das Komponentenmodul
• wandb main
• besteht aus vier Hauptmodulen:
• Dashboard: Verfolgen experimenteller Analysen und visualisierter Ergebnisse
• Report: Speichern und reproduzierbar analysieren experimentelle Ergebnisse

Sweeps: Durch Anpassen von Hyperparametern zur Optimierung des Modells

Artefakte: Datensatz- und Modellversionierung, Pipeline-Tracking

Wandb-Kontoregistrierung

1. Wandb installieren

2. pip install wandb

3. Wandb-Konto registrieren Vor der Verwendung von wandb müssen wir um ein kostenloses Konto zu registrieren
4. API-Schlüssel kopieren Melden Sie sich auf der Website bei wandb an, klicken Sie auf Einstellungen

• Scrollen Sie nach unten und finden Sie die zu kopierenden API-Schlüssel

• Wandb in Torch einbetten
• In diesem Teil haben wir Hier wird hauptsächlich die Verwendung von wandb in der Taschenlampe vorgestellt. Nehmen wir als Beispiel das Training von MNIST.

Anleitungspaket. Melden Sie sich bei wandb an

definieren die Trainingsmethode

Verifizierungsmethode definieren

Modell trainieren

Trainingsergebnisse anzeigen

• Melden Sie sich auf der Wandb-Website an, um die Trainingsergebnisse anzuzeigen

Ansehen die Änderungen der Genauigkeit und des Verlusts des Modells im Testsatz

Anzeigen des Vorhersageeffekts des Modells

Anzeigen der Änderungen der Systemparameter (GPU und CPU usw.) während des Tests Trainingsprozess

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWandb ist ein unverzichtbares Analysetool für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!