WandB 和 WandbLogger 介绍

1. WandB 介绍

WandB（Weights & Biases）是一个用于机器学习实验跟踪和可视化的工具和平台，旨在帮助机器学习团队更好地组织、记录和共享实验过程和结果。它提供了以下主要功能：

• 实验跟踪和版本控制：记录超参数、指标、模型架构等，确保实验可复现。

• 可视化和分析：提供丰富的可视化工具，直观展示实验结果、训练曲线、指标趋势等。

• 模型登记和部署：帮助登记和管理训练的模型，包括模型文件、权重和元数据。

• 协作和共享：支持团队协作，共享实验结果，促进团队沟通。

• 集成和兼容性：与 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn 等框架良好集成。

2. WandbLogger 介绍

WandbLogger 是 PyTorch Lightning 提供的一个日志记录器，用于将训练过程中的日志信息记录到 WandB 平台。它封装了 WandB 的 API，使得在 PyTorch Lightning 的训练流程中可以无缝地记录日志。使用 WandbLogger 的主要优势包括：

• 自动记录日志：自动记录训练指标、超参数等信息。

• 与 PyTorch Lightning 集成：通过简单的配置即可与 PyTorch Lightning 的 Trainer 集成。

• 可视化训练过程：通过 WandB 的图形界面查看训练过程中的指标变化。

3. WandB vs WandbLogger

• WandB 是一个独立的机器学习实验跟踪和可视化平台，提供了丰富的功能来帮助开发者记录、分析和共享实验结果。

• WandbLogger 是 PyTorch Lightning 提供的一个工具，用于将训练日志记录到 WandB 平台。它不是 WandB 的一部分，而是 PyTorch Lightning 与 WandB 平台之间的适配器。

安装和登录 WandB

安装 WandB

pip install wandb