什么是wandb?
wandb是Weights & Biases的缩写,这款工具能够帮助跟踪你的机器学习项目。它能够自动记录模型训练过程中的超参数和输出指标,然后可视化和比较结果,并快速与同事共享结果。
通过wandb,能够给你的机器学习项目带来强大的交互式可视化调试体验,能够自动化记录Python脚本中的图标,并且实时在网页仪表盘展示它的结果,例如,损失函数、准确率、召回率,它能够让你在最短的时间内完成机器学习项目可视化图片的制作。
总结而言,wandb有4项核心功能:
看板:跟踪训练过程,给出可视化结果
报告:保存和共享训练过程中一些细节、有价值的信息
调优:使用超参数调优来优化你训练的模型
工具:数据集和模型版本化
也就是说,wandb并不单纯的是一款数据可视化工具。它具有更为强大的模型和数据版本管理。此外,还可以对你训练的模型进行调优。
wandb另外一大亮点的就是强大的兼容性,它能够和Jupyter、TensorFlow、Pytorch、Keras、Scikit、fast.ai、LightGBM、XGBoost一起结合使用。
因此,它不仅可以给你带来时间和精力上的节省,还能够给你的结果带来质的改变
如何使用wandb?
1.访问wandb网站,wandb网站为wandb.ai ,但是访问这个网站需要翻墙,这里不再赘述如何翻墙
2.注册github的账号,再用github的账号注册wandb账号
3.新建一个项目,点击Create new project
4.新建完项目后,打开pycharm,看看wandb想装在哪个虚拟环境下
我想安装在lvnan虚拟环境下,然后进入这个虚拟环境,输入pip install wandb,就按照好啦
5.最后一步
点击Settings,然后往下拉页面,找到API Key
然后再次进入那个安装了wandb的虚拟环境,输入
这个自己的API Key 就是上上图的API Keys复制下来,大功告成啦
6.成果展示
这时候我们就可以训练自己的数据集啦,训练的时候,wandb的官网会显示这个程序在running,然后会动态生成对我们有用的曲线,就像这样,还有很多其他的功能,大家自己探索吧!
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