Wadb는 필수적인 기계 학습 분석 도구입니다.

wandb

wandb(전체 이름은 Weights & Biases)는 기계 학습 프로젝트를 추적하는 데 사용됩니다. wandb를 통해 모델 훈련 과정에서 지표의 변경 사항과 슈퍼 매개변수 설정을 기록할 수 있으며 시각적으로도 확인할 수 있습니다. 출력 결과를 비교해 보세요. 훈련 과정에서 모델의 문제를 더 잘 분석하는 동시에 팀 협업에도 사용할 수 있습니다

wandb는 훈련 과정에서 매개변수를 서버에 업로드한 다음 wandb에 로그인하여 실시간 프로세스 모델 학습 수행 프로세스 중 매개변수 및 지표 변경

wandb 기능

• 모델 교육 중 하이퍼파라미터 저장
• 교육 과정 중 지표 ​​변화를 실시간으로 시각화
• 훈련 과정 중 시스템 지표(CPU/GPU 사용률) 분석)
• 팀과 협력하여 개발
• 과거 결과 재현
• 실험 기록 영구 보존
• wandb는 다양한 딥러닝 프레임워크(Pytorch)에 쉽게 통합될 수 있습니다. , Keras, Tensorflow 등)

wandb 구성 요소 모듈

wandb main은 다음과 같은 4가지 주요 모듈로 구성됩니다.

1. Dashboard: 실험 분석 및 시각화된 결과 추적
2. Report: 재현 가능한 저장 및 분석 실험 결과
3. 스윕: 하이퍼파라미터 조정을 통해 모델 최적화
4. 아티팩트: 데이터 세트 및 모델 버전 관리, 파이프라인 추적

wandb 계정 등록

• wandb 설치

pip install wandb

• wandb 계정 등록 wandb를 사용하기 전에 먼저 필요합니다. 무료 계정을 등록하려면
• API 키 복사 웹사이트에서 wandb에 로그인하고 설정

아래로 스크롤하여 복사할 API 키를 찾으세요

횃불에 wandb 삽입

이 부분에서 우리는 주로 토치에서 wandb를 사용하는 방법을 소개합니다. MNIST 교육을 예로 들어보겠습니다

• 가이드 패키지

• wandb에 로그인

wandb.login(key="填入你的API Keys")

• 네트워크 구조 정의

• 정의하다 훈련 방법

• 검증 방법 정의

• 모델 훈련

훈련 결과 보기

• wandb 웹사이트에 로그인하여 훈련 결과를 확인하세요.
• 보기 테스트 세트에 대한 모델의 정확도 및 손실 변화

• 보기 모델의 예측 효과

• 테스트 중 시스템 매개변수(GPU 및 CPU 등)의 변화를 확인합니다. 훈련 과정

위 내용은 Wadb는 필수적인 기계 학습 분석 도구입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!