wandb: Install Weights & Biases for YOLOR logging with 'pip install wandb' (recommended)
时间: 2024-10-19 13:06:39 浏览: 92
YOLOv7网络结构(源码).rar
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wandb(Weights and Biases)是一个流行的深度学习实验跟踪和可视化工具,它可以帮助开发者更好地理解和优化他们的机器学习项目。YOLOR(You Only Look Once RetinaNet)是一种实时目标检测算法,为了在训练过程中记录和分析数据,你可以通过命令`pip install wandb`简单地安装Weights & Biases的Python包。
安装完成后,要在YOLOR项目中集成WandB,你需要在代码中导入wandb库,并初始化一个WandB运行。通常,在训练开始前,你会创建一个新的WandB run并设置相关的配置,如模型名称、描述等。然后,每次迭代或重要里程碑,都可以使用wandb.log()函数将指标、图像或模型检查点添加到日志中。
下面是一个简单的示例:
```python
import wandb
# 初始化 WandB 运行
wandb.init(project="yolor_training")
for epoch in range(num_epochs):
# 训练步骤...
wandb.log({"loss": loss_value, "accuracy": accuracy}, step=epoch)
# 每个epoch结束保存模型
wandb.save("model_epoch_{}.pt".format(epoch))
# 结束时记得关闭运行
wandb.finish()
```
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