Deep Learning Academy · レッスン

Weights & Biasesで実験を追跡する

メトリクス、設定、アーティファクトを記録します

「Weights & Biasesで実験を追跡する」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。これはレッスン1/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Why Track Experiments at All

You will run a model dozens of times with tiny tweaks. Without records you forget what worked. Experiment tracking logs every run so progress is never lost. 📊

Meet Weights & Biases

Weights and Biases, often written wandb, is a popular tool that records metrics, settings, and outputs from each training run in one dashboard.

pip install wandb

Start a Run

One call opens a new tracked session. wandb.init names your project so every run lands in the same place for easy comparison.

import wandb
wandb.init(project="mnist-cnn")

Log Your Config

Save the settings that shaped a run, like learning rate and batch size. Storing this config lets you tie any result back to its exact recipe.

wandb.config.update({"lr": 0.001, "batch_size": 32})

Log Metrics Each Step

Inside your loop, send numbers you care about. wandb.log records loss and accuracy so they plot as live curves over time.

wandb.log({"loss": loss.item(), "acc": acc})

Live Dashboards

Every logged number streams to a web dashboard. You watch training curves update in real time and spot a diverging run before it wastes hours.

Compare Runs Side by Side

The real power is comparison. Overlay many runs and the dashboard shows which hyperparameters actually moved your accuracy upward.

Save Artifacts

Beyond numbers you can store files. Logging a trained checkpoint as an artifact keeps the exact weights paired with the run that made them.

wandb.save("model.pt")

Finish Cleanly

When training ends, close the session so all data flushes to the server. Calling wandb.finish marks the run complete and ready to review.

wandb.finish()

Sweeps Search for You

Tired of tuning by hand? A wandb sweep launches many runs across a range of settings and reports which combination wins automatically.

Tracking Is a Team Habit

Logged runs become shared history. Teammates open the same dashboard and instantly see your results, making your work reproducible and easy to trust.

Quick Check

Which call records metrics like loss during training?

Recap

You learned to track runs with wandb: init a project, log config and metrics, save artifacts, and finish. Now every experiment is recorded. 🎉

よくある質問

「Weights & Biasesで実験を追跡する」レッスンは無料ですか？

はい。「Weights & Biasesで実験を追跡する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「Weights & Biasesで実験を追跡する」で何を学びますか？

メトリクス、設定、アーティファクトを記録しますブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン1/4です。

「Weights & Biasesで実験を追跡する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

← Deep Learning Academyに戻る