那么Wandb如何正确的引入和配置

Wandb可以通过pip安装，然后在代码中导入并初始化，例如：

import wandb

wandb.init(project="my-project", entity="my-team")

需要注意的是，要先在Wandb官网上创建项目并加入团队，然后在代码中指定相应的project和entity才能正常使用。另外，还可以在初始化时设置其他参数，如保存超参、日志、文件等。

相关问题

wandb/local 端口配置

您可以通过以下步骤来配置 wandb 本地端口：

1. 打开终端或命令提示符，并进入您的项目目录。

2. 运行以下命令以初始化 wandb：

   wandb init

3. 按照提示进行配置，包括登录到您的 wandb 帐户和选择您要使用的项目。

4. 在配置过程中，您会被要求选择一个本地端口。您可以输入一个可用的端口号，或者按回车键使用默认的端口号。

例如，输入 `8080` 或直接按回车键使用默认的 `8080` 端口。

5. 完成配置后，wandb 将使用您指定的端口在本地启动。

请确保所选择的端口未被其他应用程序占用。如果端口已被占用，您可以尝试选择另一个可用的端口号。

希望这能帮到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。

Trainer 和 wandb

Trainer和wandb_logger是PyTorch Lightning框架中用于训练和记录实验结果的两个关键组件。Trainer是PyTorch Lightning中的训练器，它负责整个训练过程的管理和控制。而wandb_logger是WandbLogger接口，它是用于将训练过程中的各类数据记录到Wandb平台的工具。

Trainer对象可以通过设置不同的超参数来控制训练的过程和行为。比如可以手动定义超参数，或者使用默认设置，每次运行都会自动记录到Wandb平台。

WandbLogger提供了一系列方法来记录各类数据到Wandb平台。在使用时，可以先初始化一个WandbLogger对象，然后将其作为logger传入Trainer中，就可以开始记录实验结果了。可以使用WandbLogger.watch()方法来设置需要记录的数据，比如梯度、模型拓扑等。此外，还可以设置日志的频率、是否记录图形等选项。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [lightning-kitti:使用 Pytorch-Lightning 进行语义分割](https://download.csdn.net/download/weixin_42131728/19226396)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [wandb在pytorch lightning中的使用](https://blog.csdn.net/zzfive/article/details/125716913)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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