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wandb如何在vscode中可视化

时间: 2025-06-29 08:03:39 浏览: 14

### 配置和使用 WandB 进行实验结果可视化为了在 Visual Studio Code (VSCode) 中配置并使用 Weights and Biases (WandB) 来实现机器学习模型训练过程中的数据记录与可视化，需遵循特定流程。安装必要的 Python 库是第一步工作。通过命令行工具，在项目环境中执行如下指令来安装 `wandb` 包： ```bash pip install wandb ``` 初始化一个新的 WandB 项目可以在代码中完成。这通常涉及到导入库以及调用相应的函数来进行登录操作[^1]: ```python import wandb wandb.login() ``` 创建一个名为 `.vscode/settings.json` 的 JSON 文件可以用来设置环境变量，从而避免硬编码敏感信息如 API 密钥等。此文件应放置于项目的根目录下，并且其结构可能类似于这样: ```json { "terminal.integrated.env.windows": { "WANDB_API_KEY": "your_api_key_here" }, "terminal.integrated.env.linux": { "WANDB_API_KEY": "your_api_key_here" }, "terminal.integrated.env.osx": { "WANDB_API_KEY": "your_api_key_here" } } ``` 当准备启动一次新的实验时，可以通过以下方式启动一个新运行会话并将参数传递给它： ```python run = wandb.init( project="my-project-name", # 设置项目名称 entity="username_or_team_name", # 如果适用的话, 可选填团队名或用户名 config={ # 记录超参和其他元数据 'learning_rate': 0.01, 'epochs': 10, 'batch_size': 32 }) ``` 对于每次迭代期间产生的度量指标（metrics），比如损失值或者准确性分数，则可以直接利用简单的语法将其日志化到平台上去以便稍后查看图表形式的结果展示： ```python for epoch in range(epochs): ... loss_value = compute_loss(...) wandb.log({"loss": loss_value}) ```

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