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Examples (示例)-wandb系统快速入门
如果要向列表贡献示例，请联系我们c@wandb.com W&B入门 描述 仪表盘 代码 跟踪模型性能 W&B链接 Kaggle内核 可视化模型预测 W&B链接 Kaggle内核 保存和恢复模型
30410编辑于 2025-04-05Quickstart (快速上手)-wandb系统快速入门
初始化W&B 开始记录之前，在你的脚本开始处初始化wandb。有些集成，比如我们的 Hugging Face 集成，内部包含wandb.init()。 # Inside my model training code import wandb wandb.init(project="my-project") 如果项目不存在，我们会自动为你创建项目。 要了解更多初始化选项，请查看wandb.init文档。 声明超参数 用对象wandb.config保存超参数很容易。 用wandb.log记录更加复杂的输出和结果，如直方图、图形和图像。 如果你是在做测试，想禁用wandb同步，可以设置环境变量WANDB_MODE=dryrun 下一步 现在你已经让这个仪表运行起来了，下面是一些很酷的功能概述： 1.
1.3K00编辑于 2025-04-05- 来自专栏Python与算法之美
30分钟吃掉wandb模型训练可视化
(wandb.Artifact) 可以使用交互式表格进行case分析(wandb.Table) 可以自动化模型调参。 (wandb.sweep) 官方文档：https://docs.wandb.ai/ 总体来说，wandb目前的核心功能有以下4个： 1，实验跟踪：experiment tracking （wandb.log ） 2，版本管理：version management (wandb.log_artifact, wandb.save) 3，case分析：case visualization (wandb.Table 〇，注册wandb 使用wandb可视化模型训练过程需要在 https://wandb.ai/ 注册账户， 并在个人settings页面获取 API keys。 #import os #os.environ["WANDB_API_KEY"] = "xxxx" import wandb wandb.login() 一，实验跟踪 wandb 提供了类似 TensorBoard
5.6K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏Python与算法之美
30分钟吃掉wandb可视化自动调参
wandb.sweep: 低代码，可视化，分布式 自动调参工具。 使用wandb 的 sweep 进行超参调优，具有以下优点。 公众号后台回复关键词：wandb，获取本文notebook代码和B站视频演示。 使用 wandb 的sweep 调参的缺点： 需要联网：由于wandb的controller位于wandb的服务器机器上，wandb日志也需要联网上传，在没有互联网的环境下无法正常使用wandb 进行模型跟踪 以及 wandb sweep 可视化调参。 初始化 sweep controller: sweep_id = wandb.sweep(sweep_config,project) 启动 sweep agents: wandb.agent(sweep_id
1.3K30编辑于 2023-02-23 - 来自专栏大数据文摘
Wandb用起来，一行Python代码实现Keras模型可视化
只需运行“pip install wandb”，就可以轻松地安装wandb，然后所有的Keras示例就都可以运行了。 当模型运行时，wandb在后台启动一个进程，保存相关指标至wandb.com。你可以访问网页链接查看输出。得到的结果如下： ? 如果想要跟踪更多的东西，你可以用下面两行来代替: import wandb wandb.init(magic=True) 然后你可以使用自定义wandb.log()函数来保存想保存的任何内容。 可以去wandb网站了解更多信息。 wandb网站链接： https://docs.wandb.com/docs/started.html 相关报道： https://www.wandb.com/articles/visualize-keras-models-with-one-line-of-code
2K30发布于 2019-08-08 SwanLab快速上手（开源在线训练可视化工具，Wandb国产平替）
相比于Wandb，则访问速度更快，更方便于在国内使用，与主创团队交流更容易。 range(images.shape[0]): if images_logged < num_images: # 使用swanlab.Image将图像转换为wandb
2.1K10编辑于 2024-05-20- 来自专栏往期博文
【图像分类】YOLOv5-6.2全新版本：支持图像分类
下载完之后，需要在本地进行解压，解压之后的数据集格式如下图所示： 禁用wandb 训练之前，可以选择禁用wandb，wandb是和tensorboard类似的数据记录平台，为了防止报错，可以用下面的方式进行禁用 在终端环境中输入wandb disabled 同时在utils/loggers/wandb/__init__.py中添加wandb = None try: import wandb assert hasattr(wandb, '__version__') # verify package import not local dir if pkg.parse_version(wandb. wandb_login_success = False if not wandb_login_success: wandb = None except (ImportError , AssertionError): wandb = None # 添加以下语句 wandb = None 在utils/loggers/wandb/wandb_utils.py中同样添加 try
2.5K30编辑于 2022-09-23 - 来自专栏OpenMMLab
训练可视化工具哪款是你的菜？MMCV一行代码随你挑
/site 介绍 Weights & Biases（简称 WandB）也是一个综合了多种功能的机器学习实验管理工具，其基本功能和Neptune 类似，也有一些细微差别。 WandB 支持记录的数据类型包括但不限于： - 指标和损失 - 超参数和模型 config - 硬件消耗 - Git 信息 - 控制台日志 - 数据集 - 模型参数和梯度 WandB 的一大优势是提供了 另外，WandB 的 reports 功能也非常实用，它可以将可视化结果以及用户的笔记整理成 report，便于归档整理和团队协作。WandB 也提供了 TensorBoard 的集成功能。 使用 - 安装 wandb pip install wandb - 注册 wandb 账号并获取 API key - 终端输入 wandb login 回车并输入 API key - 修改 log_config MLflow https://mlflow.org/ 介绍 MLflow 是一个用于记录机器学习生命周期的开源工具，实验记录和可视化只是其中一个基础功能，因此它的可视化功能不如 Neptune 和 WandB
2.6K30编辑于 2022-01-18 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用 YOLO v5 进行目标检测
第 1 步：设置帐户（这步可以跳过） 登录wandb.ai网站并复制以下内容： 来自 wandb.ai/authorize 的 API 密钥 wandb.ai/settings 中的团队名称。 Weights & Bias 环境变量： # Create conda environment with name 'test' $ conda create -n test python=3.9.6 wandb yolov5 $ pip install -r requirements.txt # Set the Weights & Bias environment # Key from https://wandb.ai /authorize$ export WANDB_API_KEY=337....4a8 # Team name from https://wandb.ai/settings $ export WANDB_ENTITY =user_team_name # Project name $ export WANDB_PROJECT=yolov5 第 4 步：训练、验证和测试 # Train a model.
93630发布于 2021-08-20 使用Weights & Biases优化协同过滤算法：超参数调优与实验管理实践
环境配置与初始化pip install wandb surprise pandas numpy scikit-learnimport wandbfrom surprise import Dataset, Reader, SVDfrom surprise.model_selection import cross_validateimport pandas as pd# 初始化W&B项目wandb.init 系统化超参数搜索def train(): # 初始化W&B运行 run = wandb.init() config = run.config # 创建模型 model 高级实验管理与分析# 连接API获取实验结果api = wandb.Api()runs = api.runs("username/collaborative-filtering-optimization ({"parameter_correlations": wandb.Table(dataframe=correlation_matrix.reset_index())})5.
46310编辑于 2025-09-10- 来自专栏AI研习社
调试机器学习模型的六种方法
他们的结果可以在 Wandb Run 页面上找到（https://app.wandb.ai/trentwatson1/mask-rcnn/runs）。 wandb 提供了一种无缝的方式来可视化和跟踪机器学习实验。你可以搜索/比较/可视化训练运行，分析运行时的系统使用指标，复制历史结果，等等。 安装完 wandb 之后，我们要做的就是在我们的训练脚本中包含这段代码： import wandb # Your custom arguments defined here args = … wandb.init (config=args, project=”my-project”) wandb.config[“more”] = “custom” def training_loop(): while True: /integrations/tensorboard）： wandb.init(sync_tensorboard=True) ?
93920发布于 2019-11-01 - 来自专栏数据分析1480
调试机器学习模型的六种方法
他们的结果可以在 Wandb Run 页面上找到（https://app.wandb.ai/trentwatson1/mask-rcnn/runs）。 wandb 提供了一种无缝的方式来可视化和跟踪机器学习实验。你可以搜索/比较/可视化训练运行，分析运行时的系统使用指标，复制历史结果，等等。 安装完 wandb 之后，我们要做的就是在我们的训练脚本中包含这段代码： import wandb # Your custom arguments defined here args = … wandb.init (config=args, project=”my-project”) wandb.config[“more”] = “custom” def training_loop(): while True: /integrations/tensorboard）： wandb.init(sync_tensorboard=True) ?
64250发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI进修生
1.1k Star！天工Skywork-13B：性能全面超越LLaMA2、0门槛商用、消费级显卡进行部署和推理！
export WANDB_API_KEY=YOUR_WANDB_KEY export WANDB_ENTITY=skywork export WANDB_PROJECT=skywork-13b-opensource export WANDB_API_KEY=YOUR_WANDB_KEY export WANDB_ENTITY=skywork export WANDB_PROJECT=skywork-13b-opensource export WANDB_API_KEY=YOUR_WANDB_KEY export WANDB_ENTITY=skywork export WANDB_PROJECT=skywork-13b-opensource export WANDB_API_KEY=YOUR_WANDB_KEY export WANDB_ENTITY=skywork export WANDB_PROJECT=skywork-13b-opensource
67610编辑于 2024-12-02 - 来自专栏机器学习AI算法工程
yolov5鱼苗检测计数：从数据标注到训练
，不然程序会提示你需要注册wandb用户 修改如下： # try: # import wandb # # assert hasattr(wandb, '__version__') # verify package import not local dir # if pkg.parse_version(wandb. = wandb.login(timeout=30) # except wandb.errors.UsageError: # known non-TTY terminal issue # wandb_login_success = False # if not wandb_login_success: # wandb = None # except (ImportError, AssertionError): # wandb = None wandb = None train.py开头添加 os.environ
3.2K20编辑于 2022-03-04 [yolox]yolox的Quick Start
Biases To log metrics, predictions and model checkpoints to W&B use the command line argument --logger wandb and use the prefix "wandb-" to specify arguments for initializing the wandb run. python tools/train.py -n yolox-s -d 8 -b 64 --fp16 -o [--cache] --logger wandb wandb-project <project name> yolox-m yolox-l yolox-x An example wandb dashboard
22200编辑于 2025-07-20- 来自专栏AI科技大本营的专栏
机器学习模型五花八门不知道怎么选？这份指南告诉你
选择要测试的模型后，对其进行训练并添加wandb.log({‘score’: cv_score})来记录模型的运行状态。完成训练之后，你就可以在一个简单的控制台中对比模型的性能了！ # WandB import wandb import tensorflow.keras from wandb.keras import WandbCallback from sklearn.model_selection For more config options, see https://docs.wandb.com/docs/init.html wandb.init(anonymous='allow', project For more config options, see https://docs.wandb.com/docs/init.html wandb.init(anonymous='allow', project For more config options, see https://docs.wandb.com/docs/init.html wandb.init(anonymous='allow', project
98720发布于 2020-02-12 - 来自专栏OpenMMLab
满足一切需求的 MMYOLO 可视化：测试过程可视化
Dataset 输出可视化 可视化 Dataset 输出 可视化绘制结果保存到 WandB 3. 可视化绘制结果保存到 WandB MMEngine 已经支持了常用的 Tensorboard 和 WandB 后端，目前也在不断地新增其他后端。 下生成 WandB 数据，在浏览器中打开对应地址就可以查看保存的数据。 为了突出可视化器的自定义功能，在绘制后采用 WandB 特有的表格存储格式进行说明。 后端对象 wandb = self.
2.2K30编辑于 2022-12-30 - 来自专栏SimpleAI
基于 LoRA 的 RLHF: 记一次不太成功但有趣的百川大模型调教经历
: wandb: Run history: wandb: eval/accuracy ▁▄▅▆▆▆▆▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇███████████████████████ wandb: eval/loss █▆▅▄▄▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ wandb: : wandb: eval/accuracy 0.71892 wandb: eval/loss 0.54986 wandb: eval/runtime 281.5312 wandb: eval/samples_per_second 17.742 wandb: eval/steps_per_second 1.112 wandb: train/epoch 2.0 wandb: train/global_step 3972 wandb:
2.8K30编辑于 2023-09-01 - 来自专栏山行AI
OpenUI—通过和AI聊天定制UI界面
安装 Ollama[3] 并拉取一个像 CodeLlama[4] 这样的模型，然后假设您已经安装了 git 和 python： git clone https://github.com/wandb/openui -t wandb/openui --load docker run -p 7878:7878 -e OPENAI_API_KEY wandb/openui 现在您可以访问 http://localhost 更多 本文由山行翻译整理自：https://github.com/wandb/openui，如对您有帮助，请帮忙关注、转发、点赞。 zd9pC5t4wtUvF71MWILuVzUkT5geqjyqsaViEut4Aht5Jg3YHaITXDfv3AVWHLfvc4fEIr1KYr3BXjilxdStug%3D%3D&wechat_real_lang=zh_CN&wx_header=0 [6] dev 容器: https://github.com/wandb
3.8K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏往期博文
【目标检测】YOLOv5：添加漏检率和虚检率输出
if plots: confusion_matrix.plot(save_dir=save_dir, names=list(names.values())) if wandb_logger and wandb_logger.wandb: val_batches = [wandb_logger.wandb.Image(str(f), caption=f.name) for f in sorted(save_dir.glob('test*.jpg'))] wandb_logger.log({"Validation": val_batches} ) if wandb_images: wandb_logger.log({"Bounding Box Debugger/Images": wandb_images}) 输出效果： ) # weighted combination of [P, R, mAP@.5, mAP@.5-.95] if fi > best_fitness: best_fitness = fi wandb_logger.end_epoch
6.1K51编辑于 2022-09-21
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