課程目標 Weights & Biases (W&B) 簡介 使用 Keras 建立模型並透過 W&B 監控模型概況 使用 Pytorch 建立模型並透過 W&B 監控模型概況 使用 GPT 模型搭配 openai api key 建立 W&B 以監控模型概況 Weights & Biases (W&B) 簡介 Weights & Biases (W&B) 是一個專為機器學習工程師和研究人員設計的工具,用於幫助他們追踪和視覺化實驗結果。以下是一些 (W&B) 的主要特點和功能: 實驗追踪:當您進行多次實驗時,W&B 可以幫助您追踪每次實驗的結果,包括模型的參數、超參數、性能指標等。 視覺化:W&B 提供了多種視覺化工具,如學習曲線、分佈圖、混淆矩陣等,以幫助您更好地理解模型的性能。 報告和分享:您可以使用 W&B 創建報告,並與團隊成員或其他人分享您的實驗結果。 集成:W&B 可以輕鬆地與許多流行的機器學習框架(如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras)集成。 版本控制:W&B 提供了一種方式來追踪模型的版本,這樣您就可以回到之前的模型版本,並了解在不同時間點的模型性能。 超參數優化:W&B 還提供了工具,幫助您自動地搜索最佳的超參數組合,以優化模型的性能。 wandb 標準流程 Step1. 定義「模型設定值」 Step2. 初始化 wandb.init() Step3. 開啟模型監控流程 wandb.watch() Step4. 建立每一圈模型成效與訓練概況 wandb.log() Step5. 儲存結果 wandb.save() 實戰演練 使用 Keras 建立模型並透過 wandb 監控模型概況 使用 Pytorch 建立模型並透過 wandb 監控模型概況 使用 GPT 模型搭配 openai api key 建立 wandb 以監控模型概況 參考資料 wandb:Weights & Biases 超越TensorBoard的深度學習訓練Log紀載工具:本文章說明 Weights & Bias 基本觀念以及透過 Pytorch 實際操作。