Weights & Biases로 TensorFlow 2 모델 시각화

몇 줄의 코드만으로 TensorFlow 모델 성능을 측정하세요 이 글은 AI로 번역되었습니다. 오역이 있을 경우 댓글로 알려주세요

Created on September 15|Last edited on September 15

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TensorFlow 모델을 Weights & Biases와 쉽게 연동할 수 있습니다. 이 간단한 연동만으로 실시간 지표가 시각화 화면으로 스트리밍되며, 새로운 결과를 이전 기준선과 손쉽게 비교할 수 있습니다.
﻿Colab 체험하기 → CNN을 학습하거나 이것 → Perceptron을 학습합니다.
1분이면 다음 TensorFlow 2 모델을 학습할 수 있으며 실시간 결과 보기 → Weights & Biases 프로젝트로 스트리밍됩니다.
Weights & Biases 연동하기내 모델을 시각화하려면, 어떤 TensorFlow 스크립트에도 몇 줄만 추가해서 바로 결과를 확인하세요:
import wandb 스크립트 맨 위에
wandb.init(config=param_dict) 새 실행을 초기화하고 모델의 하이퍼파라미터 딕셔너리를 전달하세요
wandb.log({"loss": loss, "val_acc": val_acc}) 시간 경과에 따른 그래프로 확인할 수 있도록 출력 지표를 기록하세요
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다음 단계Weights & Biases에서 실시간 결과를 확인하려면:
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호스팅된 노트북을 실행하세요. Google Colab →﻿
여기에서 결과가 표시되는 것을 확인하세요 W&B 리포트 →﻿
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