Skorch

W&B を Skorch と統合する方法。

W&B を Skorch と組み合わせて使用することで、各 エポック 終了時に、最高のパフォーマンスを示した モデル、すべての モデル パフォーマンス メトリクス、モデル のトポロジー、および計算リソースを自動的に ログ に記録できます。 wandb_run.dir に保存されたすべてのファイルは、自動的に W&B に ログ 記録されます。

example run を参照してください。

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Parameters

パラメータ	型	説明
wandb_run	wandb.wandb_run. Run	データ を ログ 記録するために使用される wandb run。
save_model	bool (デフォルト=True)	最良の モデル の チェックポイント を保存し、W&B の Run にアップロードするかどうか。
keys_ignored	文字列または文字列のリスト (デフォルト=None)	TensorBoard に ログ 記録すべきではない キー または キー のリスト。ユーザーが提供した キー に加えて、event_ で始まるものや _best で終わるものなどの キー はデフォルトで無視されます。

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Example Code

インテグレーション の仕組みを確認するための例をいくつか作成しました。

• Colab: インテグレーション を試すためのシンプルな デモ
• ステップバイステップガイド: Skorch モデル のパフォーマンスを追跡するための ガイド

# wandb をインストール
... pip install wandb

import wandb
from skorch.callbacks import WandbLogger

# wandb Run を作成
wandb_run = wandb.init()

# ハイパーパラメータをログ記録 (任意)
wandb_run.config.update({"learning rate": 1e-3, "batch size": 32})

net = NeuralNet(..., callbacks=[WandbLogger(wandb_run)])
net.fit(X, y)

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Method reference

メソッド	説明
initialize()	コールバック の初期状態を（再）設定します。
on_batch_begin(net[, X, y, training])	各 バッチ の開始時に呼び出されます。
on_batch_end(net[, X, y, training])	各 バッチ の終了時に呼び出されます。
on_epoch_begin(net[, dataset_train, …])	各 エポック の開始時に呼び出されます。
on_epoch_end(net, **kwargs)	最後の履歴ステップから 値 を ログ 記録し、最良の モデル を保存します。
on_grad_computed(net, named_parameters[, X, …])	勾配 が計算された後、更新ステップが実行される前に、バッチ ごとに1回呼び出されます。
on_train_begin(net, **kwargs)	モデル のトポロジーを ログ 記録し、 勾配 のための フック を追加します。
on_train_end(net[, X, y])	トレーニング の終了時に呼び出されます。