Wandb是啥，怎么用

Wandb生成的文件夹里面包含了许多与训练相关的文件和数据。其中包括：

• wandb-metadata.json：记录了wandb项目的元数据，如项目名称，实验id等等。
• wandb-history.json：存储了训练过程中的所有指标，如loss、accuracy等等。
• wandb-summary.json：存储了训练过程中的汇总指标，如最好的loss和accuracy等等。
• wandb-events.jsonl：记录了与实验相关的所有事件，如参数更新、指标记录等等。
• wandb_run_name.txt：存储了本次运行的名称。

除此之外，还包含了训练代码中写入的所有文件和模型的权重。

Wandb（全称为Weights and Biases）是一个用于跟踪、可视化和协作机器学习项目的工具。它提供了许多功能，包括实时的指标跟踪、超参数调整、模型的可视化等。Wandb能够帮助机器学习工程师更好地管理和监控他们的实验，并从中获得更多的见解和知识。

使用Wandb非常简单，首先需要安装Wandb的Python包，可以通过pip或conda来安装。安装完成后，需要在Python脚本中导入wandb库，登录Wandb，创建一个项目并设置实验。在实验中，可以记录各种指标、超参数、模型权重等，并进行可视化分析。最后，可以将实验的结果保存在Wandb的云端，并与团队成员共享。

下面是一个简单的使用Wandb的示例：

import wandb

# 登录Wandb并创建一个新的实验
wandb.init(project='my-project', entity='my-team', config={
    'learning_rate': 0.001,
    'batch_size': 32,
    'num_epochs': 10
})

# 记录训练指标
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练模型...
    train_loss = ...
    train_accuracy = ...

    # 记录指标
    wandb.log({'train_loss': train_loss, 'train_accuracy': train_accuracy})

# 保存模型
wandb.save('model.pth')

在这个示例中，我们首先通过调用

wandb.init()

来初始化Wandb实验，设置了项目名称和团队名称。我们还通过

config

参数设置了一些超参数。接下来，在训练循环中，我们记录了训练损失和准确率，然后通过调用

wandb.log()

来记录这些指标。最后，我们通过

wandb.save()

保存了模型。

在Wandb的网站上，我们可以看到实验的结果，并进行可视化分析。我们还可以在实验中添加注释、标记和讨论，与团队成员进行协作。