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Home – Weights Biases
Set up the Weave library Install the CLI and Python library for interacting with Weave and Wandb
wandb安装与使用 —— 用于跟踪、可视化和协作机器学习实验 . . .
文章浏览阅读4 5w次，点赞93次，收藏293次。wandb（Weights Biases, W B）：用于跟踪、可视化和协作机器学习实验的工具，支持在线和离线。
Quickstart (快速上手)-wandb系统快速入门-腾讯云开发者社区 . . .
通过安装wandb库、创建账号并修改训练脚本，可轻松记录机器学习实验。支持Keras、TensorFlow等多框架，能记录超参数、指标及保存模型文件，实验数据同步云端，还提供项目页、自定义可视化等功能。
wandb使用教程 (一)：基础用法 - 知乎
wandb是一个免费的，用于记录实验数据的工具。 wandb相比于tensorboard之类的工具，有更加丰富的用户管理，团队管理功能，更加方便团队协作。
GitHub - wandb wandb: The AI developer platform. Use Weights Biases . . .
See the Contribution guide for more information on the development workflow and the internals of the wandb library For wandb bugs and feature requests, visit GitHub Issues or contact support@wandb com
wandb 的使用方法和示例 | Sharpens Blogs
使用 Weights Biases (wandb) 可以非常方便地记录训练过程中的 loss、accuracy、模型权重、学习率曲线、超参配置、版本控制、模型可视化等内容。
Wandb 使用 - Undefined443 - 博客园
安装与使用安装 wandb: pip install wandb 注册 wandb 账号，然后获取 API KEY。登录 wandb： wandb login 也可以设置 WANDB_API_KEY 环境变量登录。
7. 4 使用wandb可视化训练过程 — 深入浅出PyTorch
wandb是Weights Biases的缩写，它能够自动记录模型训练过程中的超参数和输出指标，然后可视化和比较结果，并快速与其他人共享结果。