Julia 向け W&B

W&B を Julia と統合すると、Julia プログラムから実験を管理し、メトリクスをログし、モデル性能を可視化できます。

Julia で機械学習の実験を行っている方向けに、コミュニティのコントリビューターが、利用できる非公式の Julia バインディング wandb.jl を作成しています。

例は wandb.jl リポジトリのドキュメントにあります。“Getting Started” の例はこちらです。

using Wandb, Dates, Logging

# 新しいrunを開始し、設定でハイパーパラメーターをトラッキングする
lg = WandbLogger(project = "Wandb.jl",
                 name = "wandbjl-demo-$(now())",
                 config = Dict("learning_rate" => 0.01,
                               "dropout" => 0.2,
                               "architecture" => "CNN",
                               "dataset" => "CIFAR-100"))

# LoggingExtras.jl を使用して複数のロガーに同時にログする
global_logger(lg)

# トレーニングまたは評価ループのシミュレーション
for x ∈ 1:50
    acc = log(1 + x + rand() * get_config(lg, "learning_rate") + rand() + get_config(lg, "dropout"))
    loss = 10 - log(1 + x + rand() + x * get_config(lg, "learning_rate") + rand() + get_config(lg, "dropout"))
    # スクリプトからW&Bにメトリクスをログする
    @info "metrics" accuracy=acc loss=loss
end

# runを終了する
close(lg)