wandb pytorch

时间: 2023-11-09 10:19:39 浏览: 45
Wandb (Weights & Biases) is a popular tool used for tracking and visualizing machine learning experiments. It provides a Python library that can be integrated with PyTorch, among other deep learning frameworks. To use Wandb with PyTorch, you will need to install the wandb library first by running the following command: ``` pip install wandb ``` Once installed, you can import and initialize wandb in your PyTorch script or notebook. Here's an example: ```python import wandb import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # Initialize wandb wandb.init(project="your-project-name", entity="your-username") # Define your PyTorch model class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() # Add your model layers here def forward(self, x): # Define the forward pass of your model here pass # Instantiate your model model = MyModel() # Define your loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Training loop for epoch in range(num_epochs): # Training code goes here # Log metrics to wandb wandb.log({"loss": loss.item(), "accuracy": accuracy}) # Validation code goes here # Save the trained model torch.save(model.state_dict(), "model.pth") # Finish wandb run wandb.finish() ``` In this example, wandb.init() initializes the wandb run and connects it to your project. You can specify the project name and your username or organization in the arguments. Throughout your training loop or experiment, you can use wandb.log() to log metrics such as loss and accuracy. Finally, wandb.finish() is called to finish the wandb run. You can then view and analyze your experiment results on the Wandb platform.

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wandb: Currently logged in as: anony-mouse-584351. Use wandb login --relogin to force relogin wandb: wandb version 0.15.3 is available! To upgrade, please run: wandb: $ pip install wandb --upgrade wandb: Tracking run with wandb version 0.12.21 wandb: Run data is saved locally in /kaggle/working/yolov7/wandb/run-20230601_125414-1jenk8d0 wandb: Run wandb offline to turn off syncing. wandb: Syncing run run12 wandb: ⭐️ View project at https://wandb.ai/anony-mouse-584351/yolov7-tiny?apiKey=323c78e6a061c91ed778f8bd6fc310953f397638 wandb: 🚀 View run at https://wandb.ai/anony-mouse-584351/yolov7-tiny/runs/1jenk8d0?apiKey=323c78e6a061c91ed778f8bd6fc310953f397638 wandb: WARNING Do NOT share these links with anyone. They can be used to claim your runs. /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/functional.py:568: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /usr/local/src/pytorch/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2227.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] WARNING: Dataset not found, nonexistent paths: ['/kaggle/working/yolov7/noduleyolov1iyolov7pytorch/valid/images'] Traceback (most recent call last): File "yolov7/train.py", line 616, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "yolov7/train.py", line 97, in train check_dataset(data_dict) # check File "/kaggle/working/yolov7/yolov7/utils/general.py", line 173, in check_dataset raise Exception('Dataset not found.') Exception: Dataset not found. wandb: Waiting for W&B process to finish... (failed 1). Press Control-C to abort syncing. wandb: wandb: Synced run12: https://wandb.ai/anony-mouse-584351/yolov7-tiny/runs/1jenk8d0?apiKey=323c78e6a061c91ed778f8bd6fc310953f397638 wandb: Synced 5 W&B file(s), 0 media file(s), 0 artifact file(s) and 0 other file(s) wandb: Find logs at: ./wandb/run-20230601_125414-1jenk8d0/logs

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