wandb入门教程

什么是wandb？

wandb是Weights & Biases的缩写，这款工具能够帮助跟踪你的机器学习项目。它能够自动记录模型训练过程中的超参数和输出指标，然后可视化和比较结果，并快速与同事共享结果。

通过wandb，能够给你的机器学习项目带来强大的交互式可视化调试体验，能够自动化记录Python脚本中的图标，并且实时在网页仪表盘展示它的结果，例如，损失函数、准确率、召回率，它能够让你在最短的时间内完成机器学习项目可视化图片的制作。

总结而言，wandb有4项核心功能：

看板：跟踪训练过程，给出可视化结果
报告：保存和共享训练过程中一些细节、有价值的信息
调优：使用超参数调优来优化你训练的模型
工具：数据集和模型版本化
也就是说，wandb并不单纯的是一款数据可视化工具。它具有更为强大的模型和数据版本管理。此外，还可以对你训练的模型进行调优。

wandb另外一大亮点的就是强大的兼容性，它能够和Jupyter、TensorFlow、Pytorch、Keras、Scikit、fast.ai、LightGBM、XGBoost一起结合使用。

因此，它不仅可以给你带来时间和精力上的节省，还能够给你的结果带来质的改变

如何使用wandb？

1.访问wandb网站，wandb网站为wandb.ai ，但是访问这个网站需要，这里不再赘述如何

2.注册github的账号，再用github的账号注册wandb账号

3.新建一个项目，点击Create new project

 4.新建完项目后，打开pycharm，看看wandb想装在哪个虚拟环境下

 

我想安装在lvnan虚拟环境下，然后进入这个虚拟环境，输入pip install wandb，就按照好啦

5.最后一步

点击Settings，然后往下拉页面，找到API Key 

 然后再次进入那个安装了wandb的虚拟环境，输入

 

 这个自己的API Key 就是上上图的API Keys复制下来，大功告成啦

6.成果展示

这时候我们就可以训练自己的数据集啦，训练的时候，wandb的官网会显示这个程序在running，然后会动态生成对我们有用的曲线，就像这样，还有很多其他的功能，大家自己探索吧！

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