Wandb：深度神经网络可视化工具介绍及本地部署方式

为大家分享一款目前个人觉得操作非常简单，但是性能强大的一款深度学习网络可视化的插件。如果习惯于使用TensorBoard的同学应该会很快爱上它。支持多个深度学习网络框架（包括Hugging Face～）

Wandb的功能：

• 调参：存储训练参数，自动分析参数关联，助力快速调参

• 看板：同步本地实验结果，并进行实时可视化展示

• 报告：结果自动同步云端，永久记录实验的过程，可用于模型改进探索及团队分享

• 自动记录CPU、GPU等系统硬件利用情况

• 自动记录控制台打印的训练日志，以及环境依赖等参数项

以上的所有内容，只需几行代码就能实现

import wandb
# create your model
model = TaskModel()
wandb.init(project="your project name")
wandb.watch(model)

如何使用？

1 安装

wandb是一个Python库，所以可以直接通过pip来安装：

pip install wandb

2 注册登陆

然后在wandb官网注册一个账号，并创建你的Team（可以拉入其它小伙伴）和你的Project，然后获取你的账号的私钥。在命令行执行：

wandb login

按提示输入API Key信息。

3 实例化

import wandb
# 还有其它参数可以配置
wandb.init(project="your_project_name")

4 使用方法

from transformers import BertModel
import wandb
# create your model
model = BertModel()
wandb.init(project="your project name")
#将model放进去会自动的检测训练过程中的模型不同组件的梯度信息
wandb.watch(model)

# 伪代码，以可视化loss例, 和tensorboard使用方式类似
for epoch in range(epochs):
    all_loss = []
    for item in data_loader:
        logits = model(item.x)
        loss = loss_f(logits, item.y)
        all_loss.append(loss.item)
    wandb.log({'train/loss': mean(all_loss)}, step=epoch)

wandb.watch(model) :可以为我们监视模型各个模块的梯度变化，例如：

如何本地部署？

1 拉取wandb server的docker镜像        

#服务器上需要预先安装Dokcer
docker pull wandb/local

2 在https://deploy.wandb.ai/deploy 页面中申请得到 License

3 启动

sudo docker run --rm -d -e LOCAL_RESTORE=true -e HOST=http://:8080 -e LICENSE= -p 8080:8080 --name wandb-local wandb/local

4 手动添加用户

细节见： https://github.com/wandb/local/issues/66

# login the container
docker exec -it wandb-local bash

vi /vol/env/users.htpasswd  
# delete the line contain [email protected]

/usr/local/bin/local password 
# input your password

exit

5 登陆

# shell login
wandb login --host=http://:8080 

# web site
http://:8080/home

欢迎大家使用wandb探索更深层次的应用，提升工作效率～