Julia를 위한 W&B

Julia와 W&B를 통합하는 방법.

Julia 프로그래밍 언어로 기계학습 실험을 수행하는 분들을 위해, 커뮤니티 기여자가 만든 wandb.jl이라는 비공식 Julia 바인딩을 사용할 수 있습니다.

wandb.jl 저장소의 문서에서 다양한 예시를 확인할 수 있습니다. “Getting Started” 예시는 다음과 같습니다:

using Wandb, Dates, Logging

# 새로운 run을 시작하고, config에 하이퍼파라미터를 기록합니다.
lg = WandbLogger(project = "Wandb.jl",
                 name = "wandbjl-demo-$(now())",
                 config = Dict("learning_rate" => 0.01,
                               "dropout" => 0.2,
                               "architecture" => "CNN",
                               "dataset" => "CIFAR-100"))

# LoggingExtras.jl을 사용하여 여러 로거에 함께 로그를 남깁니다.
global_logger(lg)

# 트레이닝 또는 평가 루프를 시뮬레이션합니다.
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"))
    # 스크립트의 메트릭을 W&B에 로그로 남깁니다.
    @info "metrics" accuracy=acc loss=loss
end

# run을 종료합니다.
close(lg)