【源码】基于Weights Biases（wandb）的机器学习实验教程

项目简介

本项目是一个基于Weights & Biases（wandb）的机器学习实验教程，可帮助用户了解如何使用wandb跟踪和管理机器学习实验。项目涵盖基础训练脚本、超参数搜索示例、数据加载和预处理、模型训练和评估等内容，能让用户学会使用wandb记录训练过程、可视化实验结果以及管理实验数据。

项目的主要特性和功能

1. 实验跟踪：借助wandb跟踪模型训练数据，包含训练曲线、图像、视频、表格等。
2. 超参数搜索：结合wandb和Launchpad实现分布式超参数搜索，以找到最优模型配置。
3. 数据管理和模型备份：利用wandb进行数据备份和模型管理，便于保存和分享实验结果。
4. 本地部署：提供wandb的本地部署示例，方便本地测试和开发。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，且具备一定的Python编程和机器学习基础。 1. 环境设置： - 确保已安装Python3和所需库，如wandb、torch等。 - 运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖。 2. 运行实验： - 通过命令行运行提供的脚本，设置必要参数，如团队名称、项目名称、实验名称等。 - 示例：bash ./basic/test_curves.sh 3. 查看实验结果：在wandb的网站上查看实验结果，包括训练曲线、模型性能等。 4. 超参数搜索： - 使用提供的超参数搜索示例，找到最优的模型配置。 - 示例：bash ./sweep/launchpad/test_sweep.sh 5. 本地部署：如需进行本地测试和开发，可参考提供的本地部署示例。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】