如何记录分析你的炼丹流程—可视化神器Wandb使用笔记【1】
本节主要记录使用wandb记录训练曲线以及上传一些格式的数据将其展示在wandb中以便分析的方法,略过注册安装部分(可使用pip intall wandb安装,注册相关issue可上网搜索),文章着重于wandb的基本用法。
初始化
首先创建在wandb页面中中创建需要可视化的project,然后在代码里面只要指定好team和project,便可以把数据传输到对应的project下:

import wandb
# notes:一些文字描述实验发现或备注,也可以在wandb网页的individual experiment panel中添加
# dir:本地文件写入的路径,(环境变量WANDB_DIR或wandb.init的关键字参数dir)
run_dir = Path("../results") / all_args.project_name / all_args.experiment_name
if not run_dir.exists():
os.makedirs(str(run_dir))
wandb.init(config=all_args,
project=your_project_name,
entity=your_team_name,
notes=socket.gethostname(),
name=all_args.experiment_name + "_" + str(all_args.seed),
dir=run_dir,
group=all_args.scenario_name,
job_type="training",
reinit=True)
基本使用
wandb的核心功能就是跟踪训练过程,展示训练流程以供我们观察展示和分析,该节以黄世宇的代码和示例图为例,说明wandb如何使用wandb.log()做到展示包括训练曲线、图片、matplotlib可视化结果、视频、表格、甚至html在内的不同结构的数据。(显示媒体文件时不需要在本地进行文件读写,可以直接用wandb的函数将展示对象处理为对应的格式就可以显示。)
训练曲线展示
total_step_num = 1000
for step in range(total_step_num):
wandb.log({'random_curve':step/100+random.random()},step=step)
wandb.log({'log_curve': math.log(step+1)},step=step)
wandb.finish()

Matplotlib可视化展示
# figure就是一个图,axes表示图上的一个画图区域,一个图上可以有多个画图区域,即一个图上可以有多个子图
# 用函数gcf()与gca()分别得到当前的figure与axes。(get current figure, get current axes)
x = np.arange(1, 11)
for step in range(4):
frames = []
y = step * x + step
plt.title("Matplotlib Demo")
plt.xlabel("x axis caption")
plt.ylabel("y axis caption")
plt.plot(x, y)
wandb.log({"plt":wandb.Plotly(plt.gcf())},step=step)

图片展示
env = gym.make("PongNoFrameskip-v4")
env.reset()
for step in range(4):
frames = [] # 每个step输出一个由4张图片组成的列表
for i in range(4):
obs,r,done,_=env.step(env.action_space.sample())
# wandb.Image将numpy arrays或PILImage的实例转化为PNG以供展示
frames.append(wandb.Image(obs, caption="Pong"))
wandb.log({"frames": frames},step=step)
if done:
env.reset()

视频展示
env = gym.make("PongNoFrameskip-v4")
for episode in range(3):
env.reset()
done = False
frames = []
while not done:
for _ in range(4):
obs,r,done,_=env.step(env.action_space.sample())
if done:
break
frames.append(obs)
sequence = np.stack(frames, -1).transpose(3,2,0,1) # time, channels, height, width
print(sequence.shape)
video = wandb.Video(sequence, fps=10, format="gif",caption="Pong")
wandb.log({"video": video},step=episode)
表格展示
columns = ["Name", "Age", "Score"]
data = [["ZhuZhu", 1, 0], ["MaoMao",2,1]]
table = wandb.Table(data=data, columns=columns)
wandb.log({"table": table})
wandb.finish()

展示html
html1 = wandb.Html('<a href="http://tartrl.cn">TARTRL</a>')
html2 = wandb.Html(open('test.html'))
wandb.log({"html1": html1,"html2":html2})
wandb.finish()
参考
wandb使用教程(一):基础用法 - 知乎 (zhihu.com)
如何记录分析你的炼丹流程—可视化神器Wandb使用笔记【1】的更多相关文章
- 源码分析篇 - Android绘制流程(二)measure、layout、draw流程
performTraversals方法会经过measure.layout和draw三个流程才能将一帧View需要显示的内容绘制到屏幕上,用最简化的方式看ViewRootImpl.performTrav ...
- (转)linux内存源码分析 - 内存回收(整体流程)
http://www.cnblogs.com/tolimit/p/5435068.html------------linux内存源码分析 - 内存回收(整体流程) 概述 当linux系统内存压力就大时 ...
- Solr4.8.0源码分析(5)之查询流程分析总述
Solr4.8.0源码分析(5)之查询流程分析总述 前面已经写到,solr查询是通过http发送命令,solr servlet接受并进行处理.所以solr的查询流程从SolrDispatchsFilt ...
- 老李推荐:第5章2节《MonkeyRunner源码剖析》Monkey原理分析-启动运行: 启动流程概览
老李推荐:第5章2节<MonkeyRunner源码剖析>Monkey原理分析-启动运行: 启动流程概览 每个应用都会有一个入口方法来供操作系统调用执行,Monkey这个应用的入口方法就 ...
- HDFS源码分析DataXceiver之整体流程
在<HDFS源码分析之DataXceiverServer>一文中,我们了解到在DataNode中,有一个后台工作的线程DataXceiverServer.它被用于接收来自客户端或其他数据节 ...
- Python 控制流代码混淆简介,加大别人分析你代码逻辑和流程难度
前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 王平 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自 ...
- JVM源码分析之JVM启动流程
原创申明:本文由公众号[猿灯塔]原创,转载请说明出处标注 “365篇原创计划”第十四篇. 今天呢!灯塔君跟大家讲: JVM源码分析之JVM启动流程 前言: 执行Java类的main方法,程序就能运 ...
- Yii2 源码分析 入口文件执行流程
Yii2 源码分析 入口文件执行流程 1. 入口文件:web/index.php,第12行.(new yii\web\Application($config)->run()) 入口文件主要做4 ...
- Spring研磨分析、Quartz任务调度、Hibernate深入浅出系列文章笔记汇总
Spring研磨分析.Quartz任务调度.Hibernate深入浅出系列文章笔记汇总 置顶2017年04月27日 10:46:45 阅读数:1213 这系列文章主要是对Spring.Quartz.H ...
随机推荐
- EF Core 的关联查询
0 前言 本文会列举出 EF Core 关联查询的方法: 在第一.二.三节中,介绍的是 EF Core 的基本能力,在实体中配置好关系,即可使用,且其使用方式,与编程思维吻合,是本文推荐的方式. 第四 ...
- Redis进阶知识一览
Redis的持久化机制 RDB: Redis DataBase 什么是RDB RDB∶每隔一段时间,把内存中的数据写入磁盘的临时文件,作为快照,恢复的时候把快照文件读进内存.如果宕机重启,那么内存里的 ...
- 【Azure Developer】使用Azure PubSub服务示例代码时候遇见了.NET 6.0的代码转换问题
问题描述 当本地环境中安装.NET 6.0后,用指令 dotnet new web 或 dotnet new console 生成的项目,使用的都是新模板生成的Program.cs文件.里面去掉了n ...
- 【算法】希尔排序(Shell Sort)(四)
希尔排序(Shell Sort) 1959年Shell发明,第一个突破O(n2)的排序算法,是简单插入排序的改进版.它与插入排序的不同之处在于,它会优先比较距离较远的元素.希尔排序又叫缩小增量排序. ...
- Android源码环境生成Android SDK并导入Adnroid Studio
1.发现问题 之前使用Repo同步Android源码使用的是下面这条指令,即同步的是分支android-7.1.2_r18的代码 repo init -u https://mirrors.tuna.t ...
- 从标准输入流中读取并执行shell指定函数
巧妙的ohmytmux配置 看oh my tmux的配置,发现他们很巧妙的将配置和shell函数放到一个文件里 比如切换鼠标模式的相关配置和shell函数, # : << EOF # .. ...
- css页面样式初始化
为什么? 同一个样式,在各个浏览器的默认样式可能不同,所以需要统一初始化,同一个页面在不同浏览器能正常显示. @charset "utf-8"; /*css reset*/ bod ...
- Kafka到底有多高可靠?(RNG NB)
在聊Kafka高可靠之前,先在评论区来波RNG NB好不好! 什么叫可靠性? 大家都知道,系统架构有三高:「高性能.高并发和高可用」,三者的重要性不言而喻. 对于任意系统,想要同时满足三高都是一件非常 ...
- 【leetcode 206】 反转链表(简单)
链表 概念: 区别于数组,链表中的元素不是存储在内存中连续的一片区域,链表中的数据存储在每一个称之为「结点」复合区域里,在每一个结点除了存储数据以外,还保存了到下一个结点的指针(Pointer). 由 ...
- MySQLDocker 主从复制搭建
MySQLDocker 主从复制搭建 MySQLDocker 的搭建 docker search mysql docker pull mysql/mysql-server:8.0.26 docker ...