yolov7-face를 위한 wandblogger

wandb_logger = WandbLogger(opt, save_dir.stem, run_id, data_dict)
loggers['wandb'] = wandb_logger.wandb
data_dict = wandb_logger.data_dict

기본 모양은 아래와 같음.

def __init__(self,
             opt: {resume},
             name: Any,
             run_id: Any,
             data_dict: Any,
             job_type: str = 'Training') -> None

그리고 여기서 data_dict는 위에서 이렇게 정의되어 있음.

with open(opt.data) as f:
    data_dict = yaml.safe_load(f)  # data dict

 

Home – Weights & Biases (wandb.ai)

quickstart

pip install wandb
wandb login   # 제공받은 API키 입력

import wandb
wandb.init(project = "my-test-project")

# config 통해, 딕셔너리의 하이퍼파라미터를 capture
wandb.config = {
	"learning_rate" : 0.01,
    "epochs" : 100,
    "batch_size" : 128
}

# 모델 퍼포먼스의 시각화를 위해, training loop 내에 metrics를 log하는 곳
 wandb.log({"loss":loss})
 
 # Optional
 wandb.watch(model)

ML 프로젝트를 visualizing 시켜주는 도구. 기본적인 튜토리얼은 아래와 같음.