客户::fire:用于可视化和跟踪您的机器学习实验的工具。 此仓库包含CLI和Python API 源码
权重和偏见 使用W&B来组织和分析机器学习实验。 它与TensorBoard无关,框架轻巧。 每次您运行wandb编写的脚本时,我们都会保存您的超参数和输出指标。 在训练过程中可视化模型,并轻松比较模型的版本。 我们还将自动跟踪您的代码状态,系统指标和配置参数。 产品特点 存储训练运行中使用的超参数 搜索,比较和可视化培训运行 与运行一起分析系统使用情况指标 与团队成员合作 复制历史结果 运行参数扫描 永久保存实验记录 如果您有任何疑问,请随时在我们的提问。 :handshake: 与任何框架轻松集成 安装wandb库并登录: pip install wandb wandb login
文件列表
客户::fire:用于可视化和跟踪您的机器学习实验的工具。 此仓库包含CLI和Python API
(预估有个938文件)
MANIFEST.in
228B
SMCInterface.h
1KB
SMCSensors.h
3KB
definitions.h
5KB
TemperatureMiner.h
3KB
GPUMiner.h
2KB
DataSet.h
814B
apple_gpu_stats
329KB
MANIFEST.in
109B
setup.cfg
129B
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