权重与偏置（Weights&Biases）Skill weights-and-biases

---

名称：权重与偏置 描述：通过自动日志记录跟踪ML实验，实时可视化训练，使用扫描优化超参数，通过W&B管理模型注册——协作式MLOps平台 版本：1.0.0 作者：Orchestra Research 许可证：MIT 标签：[MLOps, Weights And Biases, WandB, 实验跟踪, 超参数调优, 模型注册, 协作, 实时可视化, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace] 依赖：[wandb]

权重与偏置：机器学习实验跟踪与MLOps

何时使用此技能

使用权重与偏置（W&B）当您需要：

• 跟踪ML实验，自动记录指标
• 实时可视化训练，在仪表板中查看
• 比较运行，跨超参数和配置
• 优化超参数，通过自动扫描
• 管理模型注册，带版本和谱系
• 协作ML项目，在团队工作区
• 跟踪工件（数据集、模型、代码），带谱系

用户数：200,000+ ML从业者 | GitHub星标：10.5k+ | 集成：100+

安装

# 安装W&B
pip install wandb

# 登录（创建API密钥）
wandb login

# 或以编程方式设置API密钥
export WANDB_API_KEY=your_api_key_here

快速入门

基本实验跟踪

import wandb

# 初始化运行
run = wandb.init(
    project="my-project",
    config={
        "learning_rate": 0.001,
        "epochs": 10,
        "batch_size": 32,
        "architecture": "ResNet50"
    }
)

# 训练循环
for epoch in range(run.config.epochs):
    # 您的训练代码
    train_loss = train_epoch()
    val_loss = validate()

    # 记录指标
    wandb.log({
        "epoch": epoch,
        "train/loss": train_loss,
        "val/loss": val_loss,
        "train/accuracy": train_acc,
        "val/accuracy": val_acc
    })

# 结束运行
wandb.finish()

与PyTorch一起使用

import torch
import wandb

# 初始化
wandb.init(project="pytorch-demo", config={
    "lr": 0.001,
    "epochs": 10
})

# 访问配置
config = wandb.config

# 训练循环
for epoch in range(config.epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 每100批次记录
        if batch_idx % 100 == 0:
            wandb.log({
                "loss": loss.item(),
                "epoch": epoch,
                "batch": batch_idx
            })

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
wandb.save("model.pth")  # 上传到W&B

wandb.finish()

核心概念

1. 项目和运行

项目：相关实验的集合 运行：训练脚本的单次执行

# 创建/使用项目
run = wandb.init(
    project="image-classification",
    name="resnet50-experiment-1",  # 可选运行名称
    tags=["baseline", "resnet"],    # 用标签组织
    notes="首次基线运行"      # 添加备注
)

# 每个运行有唯一ID
print(f"运行ID: {run.id}")
print(f"运行URL: {run.url}")

2. 配置跟踪

自动跟踪超参数：

config = {
    # 模型架构
    "model": "ResNet50",
    "pretrained": True,

    # 训练参数
    "learning_rate": 0.001,
    "batch_size": 32,
    "epochs": 50,
    "optimizer": "Adam",

    # 数据参数
    "dataset": "ImageNet",
    "augmentation": "standard"
}

wandb.init(project="my-project", config=config)

# 训练期间访问配置
lr = wandb.config.learning_rate
batch_size = wandb.config.batch_size

3. 指标记录

# 记录标量
wandb.log({"loss": 0.5, "accuracy": 0.92})

# 记录多个指标
wandb.log({
    "train/loss": train_loss,
    "train/accuracy": train_acc,
    "val/loss": val_loss,
    "val/accuracy": val_acc,
    "learning_rate": current_lr,
    "epoch": epoch
})

# 用自定义x轴记录
wandb.log({"loss": loss}, step=global_step)

# 记录媒体（图像、音频、视频）
wandb.log({"examples": [wandb.Image(img) for img in images]})

# 记录直方图
wandb.log({"gradients": wandb.Histogram(gradients)})

# 记录表格
table = wandb.Table(columns=["id", "prediction", "ground_truth"])
wandb.log({"predictions": table})

4. 模型检查点

import torch
import wandb

# 保存模型检查点
checkpoint = {
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'loss': loss,
}

torch.save(checkpoint, 'checkpoint.pth')

# 上传到W&B
wandb.save('checkpoint.pth')

# 或使用工件（推荐）
artifact = wandb.Artifact('model', type='model')
artifact.add_file('checkpoint.pth')
wandb.log_artifact(artifact)

超参数扫描

自动搜索最优超参数。

定义扫描配置

sweep_config = {
    'method': 'bayes',  # 或 'grid', 'random'
    'metric': {
        'name': 'val/accuracy',
        'goal': 'maximize'
    },
    'parameters': {
        'learning_rate': {
            'distribution': 'log_uniform',
            'min': 1e-5,
            'max': 1e-1
        },
        'batch_size': {
            'values': [16, 32, 64, 128]
        },
        'optimizer': {
            'values': ['adam', 'sgd', 'rmsprop']
        },
        'dropout': {
            'distribution': 'uniform',
            'min': 0.1,
            'max': 0.5
        }
    }
}

# 初始化扫描
sweep_id = wandb.sweep(sweep_config, project="my-project")

定义训练函数

def train():
    # 初始化运行
    run = wandb.init()

    # 访问扫描参数
    lr = wandb.config.learning_rate
    batch_size = wandb.config.batch_size
    optimizer_name = wandb.config.optimizer

    # 用扫描配置构建模型
    model = build_model(wandb.config)
    optimizer = get_optimizer(optimizer_name, lr)

    # 训练循环
    for epoch in range(NUM_EPOCHS):
        train_loss = train_epoch(model, optimizer, batch_size)
        val_acc = validate(model)

        # 记录指标
        wandb.log({
            "train/loss": train_loss,
            "val/accuracy": val_acc
        })

# 运行扫描
wandb.agent(sweep_id, function=train, count=50)  # 运行50次试验

扫描策略

# 网格搜索 - 穷举
sweep_config = {
    'method': 'grid',
    'parameters': {
        'lr': {'values': [0.001, 0.01, 0.1]},
        'batch_size': {'values': [16, 32, 64]}
    }
}

# 随机搜索
sweep_config = {
    'method': 'random',
    'parameters': {
        'lr': {'distribution': 'uniform', 'min': 0.0001, 'max': 0.1},
        'dropout': {'distribution': 'uniform', 'min': 0.1, 'max': 0.5}
    }
}

# 贝叶斯优化（推荐）
sweep_config = {
    'method': 'bayes',
    'metric': {'name': 'val/loss', 'goal': 'minimize'},
    'parameters': {
        'lr': {'distribution': 'log_uniform', 'min': 1e-5, 'max': 1e-1}
    }
}

工件

跟踪数据集、模型等文件，带谱系。

记录工件

# 创建工件
artifact = wandb.Artifact(
    name='training-dataset',
    type='dataset',
    description='ImageNet训练分割',
    metadata={'size': '1.2M图像', 'split': 'train'}
)

# 添加文件
artifact.add_file('data/train.csv')
artifact.add_dir('data/images/')

# 记录工件
wandb.log_artifact(artifact)

使用工件

# 下载并使用工件
run = wandb.init(project="my-project")

# 下载工件
artifact = run.use_artifact('training-dataset:latest')
artifact_dir = artifact.download()

# 使用数据
data = load_data(f"{artifact_dir}/train.csv")

模型注册

# 将模型记录为工件
model_artifact = wandb.Artifact(
    name='resnet50-model',
    type='model',
    metadata={'architecture': 'ResNet50', 'accuracy': 0.95}
)

model_artifact.add_file('model.pth')
wandb.log_artifact(model_artifact, aliases=['best', 'production'])

# 链接到模型注册
run.link_artifact(model_artifact, 'model-registry/production-models')

集成示例

HuggingFace Transformers

from transformers import Trainer, TrainingArguments
import wandb

# 初始化W&B
wandb.init(project="hf-transformers")

# 带W&B的训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    report_to="wandb",  # 启用W&B记录
    run_name="bert-finetuning",
    logging_steps=100,
    save_steps=500
)

# Trainer自动记录到W&B
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset
)

trainer.train()

PyTorch Lightning

from pytorch_lightning import Trainer
from pytorch_lightning.loggers import WandbLogger
import wandb

# 创建W&B日志器
wandb_logger = WandbLogger(
    project="lightning-demo",
    log_model=True  # 记录模型检查点
)

# 与Trainer一起使用
trainer = Trainer(
    logger=wandb_logger,
    max_epochs=10
)

trainer.fit(model, datamodule=dm)

Keras/TensorFlow

import wandb
from wandb.keras import WandbCallback

# 初始化
wandb.init(project="keras-demo")

# 添加回调
model.fit(
    x_train, y_train,
    validation_data=(x_val, y_val),
    epochs=10,
    callbacks=[WandbCallback()]  # 自动记录指标
)

可视化与分析

自定义图表

# 记录自定义可视化
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
wandb.log({"custom_plot": wandb.Image(fig)})

# 记录混淆矩阵
wandb.log({"conf_mat": wandb.plot.confusion_matrix(
    probs=None,
    y_true=ground_truth,
    preds=predictions,
    class_names=class_names
)})

报告

在W&B UI中创建可共享报告：

• 组合运行、图表和文本
• 支持Markdown
• 可嵌入可视化
• 团队协作

最佳实践

1. 用标签和组组织

wandb.init(
    project="my-project",
    tags=["baseline", "resnet50", "imagenet"],
    group="resnet-experiments",  # 组相关运行
    job_type="train"             # 作业类型
)

2. 记录所有相关内容

# 记录系统指标
wandb.log({
    "gpu/util": gpu_utilization,
    "gpu/memory": gpu_memory_used,
    "cpu/util": cpu_utilization
})

# 记录代码版本
wandb.log({"git_commit": git_commit_hash})

# 记录数据分割
wandb.log({
    "data/train_size": len(train_dataset),
    "data/val_size": len(val_dataset)
})

3. 使用描述性名称

# ✅ 好：描述性运行名称
wandb.init(
    project="nlp-classification",
    name="bert-base-lr0.001-bs32-epoch10"
)

# ❌ 坏：通用名称
wandb.init(project="nlp", name="run1")

4. 保存重要工件

# 保存最终模型
artifact = wandb.Artifact('final-model', type='model')
artifact.add_file('model.pth')
wandb.log_artifact(artifact)

# 保存预测供分析
predictions_table = wandb.Table(
    columns=["id", "input", "prediction", "ground_truth"],
    data=predictions_data
)
wandb.log({"predictions": predictions_table})

5. 为不稳定连接使用离线模式

import os

# 启用离线模式
os.environ["WANDB_MODE"] = "offline"

wandb.init(project="my-project")
# ... 您的代码 ...

# 稍后同步
# wandb sync <run_directory>

团队协作

共享运行

# 运行通过URL自动可共享
run = wandb.init(project="team-project")
print(f"分享此URL: {run.url}")

团队项目

• 在wandb.ai创建团队账户
• 添加团队成员
• 设置项目可见性（私有/公开）
• 使用团队级工件和模型注册

定价

• 免费：无限公开项目，100GB存储
• 学术：学生/研究人员免费
• 团队：$50/座/月，私有项目，无限存储
• 企业：定制定价，本地部署选项

资源

• 文档：https://docs.wandb.ai
• GitHub：https://github.com/wandb/wandb (10.5k+ 星标)
• 示例：https://github.com/wandb/examples
• 社区：https://wandb.ai/community
• Discord：https://wandb.me/discord

另请参阅

• references/sweeps.md - 全面的超参数优化指南
• references/artifacts.md - 数据和模型版本控制模式
• references/integrations.md - 框架特定示例