1 概述

Wandb（Weights & Biases，网址是https://wandb.ai）是一个用于机器学习项目实验跟踪、可视化和管理的工具，旨在用户更有效地监控模型训练过程、优化性能，并分享和复现实验结果‌‌。对于使用者而言，wandb就是一个日志sdk，此sdk会在本地存一份日志，在远程存一份日志。

2 主要功能

• 实验跟踪‌：
  自动记录训练过程中的超参数、训练损失、验证损失和任何其他自定义指标，实时更新图表和指标，使得可以即时发现问题并调整训练策略‌。
• 可视化‌：
  生成关于模型性能的交互式图表，如损失曲线和精度曲线，以及模型预测结果、权重分布或特征图的可视化‌。
• 模型管理‌：
  保存和共享模型的所有相关文件，包括权重文件、配置文件和环境设置，方便重新训练或共享‌。‌
• 团队协作‌：
  在团队或社区中共享项目，使团队成员可以查看实验结果和进度，生成可分享的可视化报告以交流实验结果和见解‌。
• 版本控制‌：
  对模型版本进行跟踪，比较不同模型的性能‌。
  
  

3 使用方法

1）安装‌：
通过pip安装wandb：pip install wandb。
2‌）登录‌：
在wandb官网注册账号并获取API key，使用命令wandb login进行登录‌。
3‌）基本使用‌：
使用wandb.init()启动新项目，通过wandb.config跟踪超参数，使用wandb.log()记录指标，使用wandb.finish()结束实验‌。
4）代码样例：

import wandb

# 1.初始化：project和name相当于两级目录，name最好包含时间信息。
wandb.init(project='fruit30', name=time.strftime('%m%d%H%M%S'))

# 2.运行训练：代码内记录日志
wandb.log(log_test)  #log_test为字典

4 效果图