CV工具:可视化工具wandb(二)()

https://docs.wandb.ai/guides/track/launch

https://docs.wandb.ai/guides/track/launch

Launch Experiments with wandb.init

在代码最开始的地方,调用来初始化一个新的工作。这回在W&B中创建一个新的运行,还会启动一个数据来同步数据。

wandb.init()
  • On-Prem: 如果需要一个私有云或者本地实例,可以看self-hosted(链接在原文)
  • Automated Environment: 大多数设置可以通过环境变量来控制

获取run的名字:

import wandb

wandb.init()
run_name = wandb.run.name

如何离线保存数据,稍后再同步

将init设置为离线模式,主要通过环境变量实现控制

  • WANDB_API_KEY=$KEY
  • WANDB_MODE=”offline”
    代码例子:
import wandb
import os

os.environ["WANDB_API_KEY"] = YOUR_KEY_HERE
os.environ["WANDB_MODE"] = "offline"

config = {
  "dataset": "CIFAR10",
  "machine": "offline cluster",
  "model": "CNN",
  "learning_rate": 0.01,
  "batch_size": 128,
}

wandb.init(project="offline-demo")

for i in range(100):
  wandb.log({"accuracy": i})

后面同步使用:

wandb sync wandb/dryrun-folder-name

init的disable模式

不会上传不会记录,常用于调试

发现有中文文档,心态崩了

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https://docs.wandb.ai/guides/track/launch

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Launch Experiments with wandb.init

在代码最开始的地方,调用来初始化一个新的工作。这回在W&B中创建一个新的运行,还会启动一个数据来同步数据。

wandb.init()
  • On-Prem: 如果需要一个私有云或者本地实例,可以看self-hosted(链接在原文)
  • Automated Environment: 大多数设置可以通过环境变量来控制

获取run的名字:

import wandb

wandb.init()
run_name = wandb.run.name

如何离线保存数据,稍后再同步

将init设置为离线模式,主要通过环境变量实现控制

  • WANDB_API_KEY=$KEY
  • WANDB_MODE=”offline”
    代码例子:
import wandb
import os

os.environ["WANDB_API_KEY"] = YOUR_KEY_HERE
os.environ["WANDB_MODE"] = "offline"

config = {
  "dataset": "CIFAR10",
  "machine": "offline cluster",
  "model": "CNN",
  "learning_rate": 0.01,
  "batch_size": 128,
}

wandb.init(project="offline-demo")

for i in range(100):
  wandb.log({"accuracy": i})

后面同步使用:

wandb sync wandb/dryrun-folder-name

init的disable模式

不会上传不会记录,常用于调试

发现有中文文档,心态崩了