wandb: Install Weights & Biases for YOLOR logging with 'pip install wandb' (recommended)

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：

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()

相关问题

wandb: ERROR Error communicating with wandb process wandb: ERROR For more info see: https://docs.wandb.ai/library/init#init-start-error

wandb: ERROR 这个错误通常发生在Wandb (Weights and Biases) 调试工具与运行中的会话通信出现问题时。Wandb是一个用于跟踪机器学习实验的库，"Error communicating with wandb process"表明Wandb服务可能没有启动成功，或者本地与云端服务器之间的连接遇到了问题。

当你遇到这个错误时，你可以尝试以下解决步骤：

1. **检查网络连接**：确认你的设备能够正常访问互联网，并且 Wandb 的服务器地址是可以访问的。

2. **重启Wandb**：在命令行中输入 `wandb kill` 来关闭可能已存在的进程，然后重新运行 `wandb init` 或者相关的训练脚本。

3. **更新环境变量**：确保你已经设置了正确的 WANDB_API_KEY 和其他必要的环境变量。

4. **查看文档链接**：如错误提示所说，访问 <https://docs.wandb.ai/library/init#init-start-error> 查看详细的故障排查指南。

5. **检查日志**：如果上述操作无效，检查 wandb.log 文件或其他日志信息，它可能会提供更具体的错误原因。

wandb: | Waiting for wandb.init()...

### 解决 `wandb.init()` 卡住或长时间等待问题

`wandb.init()` 函数用于初始化 Weights & Biases (W&B) 的记录环境，但在某些情况下可能会遇到卡住或长时间等待的问题。这通常是由网络连接不稳定、配置错误或其他外部因素引起的。

#### 1. 检查网络连接
确保机器具有稳定的互联网连接。如果在网络受限环境中工作，则可能需要设置代理服务器来允许 W&B 进行必要的通信[^1]。

import os
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://your_proxy_address'

#### 2. 配置本地缓存路径
有时，默认的缓存位置可能导致权限问题或者其他冲突。通过指定自定义的缓存目录可以绕过这些问题。

import wandb
wandb.init(settings=wandb.Settings(cache_dir="/path/to/custom/cache"))

#### 3. 使用离线模式启动项目
当无法立即建立与云端服务端的稳定链接时，可以选择先以离线方式运行实验，在稍后再同步数据到云端。

wandb.init(mode="offline")
# ... your training code ...
wandb.finish()
# Later, when online:
wandb sync /path/to/run/directory

#### 4. 更新 SDK 版本
保持使用的 Python 客户端版本是最新的也很重要，因为开发者会不断修复已知漏洞并优化性能表现。

pip install --upgrade wandb

#### 5. 调试日志级别
增加更详细的调试信息有助于定位具体哪里出现了延迟现象。

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
wandb.init()