如何使用 Swanlab 追踪实验数据

Swanlab是一款强大的深度学习训练跟踪与可视化工具，同时支持云端/离线使用，适配30+主流AI训练框架。本文将指导您如何在英博云开发机上正确配置和使用 Swanlab 工具，来满足实验训练数据的可视化需求。

前提条件

注册英博云平台账号，并完成实名认证、充值账户等准备工作，详情请参考：准备工作。
创建开发机，详情请参考：创建开发机。

操作流程

在开发机终端命令行中，安装 SwanLab。

pip install swanlab

获取 SwanLab API Key。

如需同步实验数据到云上,必须先注册 SwanLab 账号并获取 SwanLab API Key(https://swanlab.cn/)。

# 方式一，直接login，输入API Key
swanlab login

# 方式二，使用环境变量登录
export SWANLAB_API_KEY=YOUR API Key

在开发机上开启一次训练示例，示例脚本test.py如下：

💡 注意
更多 swanlab.init() 参数详情请参考 Swanlab

import swanlab
import random

# 创建一个SwanLab项目
swanlab.init(
    # 设置项目名
    project="my-test-project",
    
    # 设置超参数
    config={
        "learning_rate": 0.02,
        "architecture": "CNN",
        "dataset": "CIFAR-100",
        "epochs": 10
    }
)

# 模拟一次训练
epochs = 10
offset = random.random() / 5
for epoch in range(2, epochs):
  acc = 1 - 2 ** -epoch - random.random() / epoch - offset
  loss = 2 ** -epoch + random.random() / epoch + offset

  # 记录训练指标
  swanlab.log({"acc": acc, "loss": loss})

# [可选] 完成训练，这在notebook环境中是必要的
swanlab.finish()

# 执行脚本
python test.py

云端可视化界面查看：

本章目录

前提条件

操作流程