이 모의 트레이닝 스크립트는 시뮬레이션된 정확도 및 손실 메트릭을 W&B에 기록합니다. 다음 코드를 Python 스크립트 또는 노트북 셀에 복사하여 붙여넣고 실행하세요:
import wandbimport randomwandb.login()# run이 기록될 프로젝트project = "my-awesome-project"# 하이퍼파라미터가 담긴 딕셔너리config = { 'epochs' : 10, 'lr' : 0.01}with wandb.init(project=project, config=config) as run: offset = random.random() / 5 print(f"lr: {config['lr']}") # 트레이닝 run 시뮬레이션 for epoch in range(2, config['epochs']): acc = 1 - 2**-config['epochs'] - random.random() / config['epochs'] - offset loss = 2**-config['epochs'] + random.random() / config['epochs'] + offset print(f"epoch={config['epochs']}, accuracy={acc}, loss={loss}") run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
기록된 정확도, 손실 등의 메트릭과 각 트레이닝 step 동안 값이 어떻게 변했는지 보려면 wandb.ai/home으로 이동하세요. 다음 이미지는 각 run에서 추적된 손실와 정확도를 보여줍니다. 각 run 객체는 자동으로 생성된 이름과 함께 Runs column에 표시됩니다.
