Wandb：深度神经网络可视化工具介绍及本地部署方式

使用官网可视化

安装
wandb是一个Python库，所以可以直接通过pip来安装：

pip install wandb

注册登陆
然后在wandb官网注册一个账号，并创建你的Team（可以拉入其它小伙伴）和你的Project，然后获取你的账号的私钥。在命令行执行：

wandb login

按提示输入API Key信息。

实例化

import wandb
# 还有其它参数可以配置
wandb.init(project="your_project_name")

使用方法

from transformers import BertModel
import wandb
# create your model
model = BertModel()
wandb.init(project="your project name")
#将model放进去会自动的检测训练过程中的模型不同组件的梯度信息
wandb.watch(model)
 
# 伪代码，以可视化loss例, 和tensorboard使用方式类似
for epoch in range(epochs):
    all_loss = []
    for item in data_loader:
        logits = model(item.x)
        loss = loss_f(logits, item.y)
        all_loss.append(loss.item)
    wandb.log({'train/loss': mean(all_loss)}, step=epoch)

wandb.watch(model) :可以为我们监视模型各个模块的梯度变化，例如：

本地Docker部署

拉取wandb server的docker镜像

#服务器上需要预先安装Dokcer
docker pull wandb/local

在https://deploy.wandb.ai/deploy 页面中申请得到 License

启动

sudo docker run --rm -d -e LOCAL_RESTORE=true -e HOST=http://<your host>:8080 -e LICENSE=<your license> -p 8080:8080 --name wandb-local wandb/local

手动添加用户
细节见： https://github.com/wandb/local/issues/66

# login the container
docker exec -it wandb-local bash
 
vi /vol/env/users.htpasswd  
# delete the line contain local@wandb.com
 
/usr/local/bin/local password <your add username>
# input your password
 
exit

登陆

# shell login
wandb login --host=http://<your host>:8080 <your api key>
 
# web site
http://<your host>:8080/home