더 빠르게 시각화하는 fastai
fastai와의 멋진 통합을 발표하게 되어 기쁩니다
이 글은 AI가 번역한 글입니다. 오역 가능성이 있으면 댓글로 알려주세요
Created on September 15|Last edited on September 15
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fastai를 사용하고 있다면, 이제 실험을 기록하고 시각화하며 비교하기가 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. wandb를 import하고 우리의 콜백을 추가하기만 하세요:
import wandbfrom wandb.fastai import WandbCallbackwandb.init()…learn = cnn_learner(data, model, callback_fns=WandbCallback)
이 통합으로 무엇을 얻을 수 있나요?
wandb를 추가하면 결과를 탐색하고 실험을 비교할 수 있는 강력하고 지속적이며 공유 가능한 대시보드를 사용할 수 있습니다. 아래는 제가 프로젝트에서 정답(ground truth)과 예측을 비교할 때 찍은 몇 가지 스냅샷입니다 시맨틱 세그멘테이션 프로젝트.
예시 출력물을 확인하고, 모델의 버전을 시각적으로 비교하며, 이상치를 식별할 수 있습니다.
여기에 몇 가지 그래프가 있습니다 같은 fastai 프로젝트저는 TensorBoard나 TensorBoardX의 대안으로 이것이 마음에 듭니다. W&B가 하이퍼파라미터, 지표 그래프, 체크포인트된 모델 버전을 자동으로 정리해 주기 때문입니다. 저는 링크만 보내면 결과를 공유할 수 있고, 협업자들은 제 로컬 TensorBoard 화면 캡처에 의존하지 않고도 제 결과를 독립적으로 탐색할 수 있습니다. 결과가 항상 클라우드에 저장된다는 점도 안심이 되어, 지저분한 로컬 파일을 뒤질 필요가 없습니다.
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