告別凌亂的實驗日誌：ML高手都在用的追蹤神器Wandb

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在深度學習的領域中，每一位研究員和工程師都面臨著一個共同的挑戰：如何有效管理無數次的模型訓練實驗？我們不斷調整超參數、更換模型架構、擴增資料集，過程中產生的Log紀錄、權重檔案與效能指標如果只依賴試算表或零散的文本文件，很快就會陷入混亂，不僅難以比較不同實驗的優劣，更讓「重現（Reproduce）」實驗結果成為一場噩夢。

雖然TensorBoard等工具為本地端的視覺化提供了基礎，但其功能在協作、雲端同步與大規模實驗管理上仍顯不足。此時，Weights & Biases（其英文縮寫爲Wandb） 作為一個專為機器學習打造的實驗追蹤平臺應運而生。它不僅僅是一個Log紀錄工具，更是一個全方位的實驗管理系統，能無縫整合到您的開發流程中，顯著提升研究與開發的效率、再現性與協作能力。本文將帶您深入瞭解Wandb的核心功能，從安裝設定到進階應用，展示它如何成為您深度學習專案中不可或缺的利器。

Wandb 核心優勢：為何它能超越傳統工具？

相較於TensorBoard或手動紀錄，Wandb這個library提供了多項革命性的功能，使其在現代機器學習工作流程中脫穎而出。

  • 自動化的雲端同步與集中式dashboard：無論您是在本地電腦、實驗室的伺服器叢集，還是在GCP、AWS等雲端執行個體上訓練模型，Wandb都會將所有實驗紀錄自動上傳至雲端。您只需要一個網頁瀏覽器，就能在統一的dashboard上查看、比較所有實驗，徹底告別手動複製散落各處的TensorBoard檔案。
  • 無可比擬的實驗再現性：一次成功的實驗不僅僅是最終的準確率。Wandb深知這一點，因此它不僅記錄loss、accuracy等指標，還會自動抓取：
    • 超參數（hyperparameters）：所有您定義的學習率、batch size、Dropout率等。
    • 程式碼版本：自動關聯您的Git commit hash，確保您能準確還原每一次實驗的程式碼狀態。
    • 系統環境：記錄作業系統、Python版本、CUDA版本以及如requirements.txt的套件依賴，以利追蹤（track）環境。
  • 強大直觀的視覺化與分析表格：Wandb能將您記錄的所有指標轉化為互動式圖表。更強大的是它的表格功能，您可以對成千上萬次的實驗運行（Runs）進行搜尋、篩選、排序與分組，輕鬆找出在特定任務上表現最佳的模型版本，這是TensorBoard難以比擬的。
  • 快速、靈活的框架整合：Wandb的整合過程極其簡單。只需在您的Python代碼中加入幾行，即可開始享受其強大功能。它原生支援所有主流的機器學習框架，包括PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, XGBoost等各式models。

安裝與設定入門

將Wandb整合到您的專案中僅需三個簡單步驟。

1. 註冊賬號並獲取 API 金鑰

首先，前往Wandb官方網站註冊一個免費賬號。登入後，點擊右上角的個人頭像，進入「Settings」，您會在頁面中找到一組專屬的「API key」，請將其複製下來。

2. 安裝 Wandb 套件

在您的Python環境中，透過pip安裝Wandblibrary：

pip install wandb

3. 在本地端登入

打開您的終端機，執行登入指令：

wandb login

此時，程式會提示您貼上先前複製的API金鑰。完成貼上並按下Enter後，您的憑證將會被安全地儲存在本地的~/.netrc檔案中，未來執行時無需再次登入。

Wandb 核心 API 與實戰應用

Wandb的核心API設計簡潔而強大，以下介紹幾個最關鍵的函式，這些對於每個負責實驗的人都至關重要。

核心函式 主要功能
wandb.init() 初始化（init）一個新的實驗運行 (Run)，是所有操作的起點。
wandb.config 類字典物件，用於儲存hyperparameters與實驗配置，例如config batch_size。
wandb.log() 記錄train過程中的各項指標，如loss、accuracy等。
wandb.watch() (主要用於PyTorch) 自動監控模型的梯度與model parameters分佈。
wandb.save() 將模型權重（例如一個size為10MB的檔案）或其他重要檔案上傳至雲端儲存。

PyTorch 整合範例

在PyTorch中，我們通常手動在訓練迴圈中呼叫wandb.log()。

import wandb
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy

# 1. 初始化（init）一個新的 Wandb Run
# project是專案名稱，用於組織相關的實驗；也可在此指定實驗名稱
# config是一個字典，用於存放所有hyperparameters
wandb.init(
    project="pytorch-demo",
    config={
        "learning_rate": 0.01,
        "epochs": 10,
        "batch_size": 128,
        "dropout": 0.2,
    }
)

# 將 config 物件賦值給一個變數，方便後續使用
# 這個config config物件非常方便
config = wandb.config

# ... (此處省略模型定義、資料載入等程式碼)
# Your models can take hyperparameters directly from config
model = YourModel(dropout=config.dropout)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate)
# 推薦使用dataloader來管理您的數據與數據集
your_datasets = YourCustomDataset()
train_loader = YourDataLoader(your_datasets, batch_size=config.batch_size)

# 2. (可選) 使用 wandb.watch() 監控模型
# log="all" 會記錄梯度直方圖與參數直方圖
wandb.watch(model, log="all", log_freq=100) # 每 100 個 batch 記錄一次

# 3. 在訓練迴圈中記錄指標
# 許多人習慣將訓練邏輯包裝在def train函式中
def train(model, train_loader, optimizer, config):
    for epoch in range(config.epochs):
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            # ... (訓練步驟)
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = F.nll_loss(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()

            # 使用 wandb.log() 記錄你關心的指標
            # 可以同時記錄多個值，甚至可以記錄圖片（image），例如一張從numpy陣列轉換的圖
            wandb.log({
                "epoch": epoch,
                "loss": loss.item(),
                "accuracy": calculate_accuracy(output, target) # 假設有此函式
            })

# 4. 儲存模型並同步到 Wandb Cloud
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
wandb.save("model.pth")

wandb.finish() # 結束 Run

# 許多專案習慣將執行點放在 if __name__ == '__main__': 區塊中
# if __name__ == '__main__':
#     # 假設有個包含self的類別
#     trainer = Trainer()
#     trainer.train(model, train_loader, optimizer, config)

Keras / TensorFlow 整合範例

對於Keras，整合過程更加簡潔，主要透過一個回呼函式（Callback）完成。

import wandb
from wandb.keras import WandbCallback
import tensorflow as tf

# 1. 初始化（init）Wandb
wandb.init(
    project="keras-demo",
    config={
        "learning_rate": 0.005,
        "epochs": 20,
        "batch_size": 64,
    }
)
config = wandb.config

# ... (此處省略模型定義、資料載入等程式碼)
model = YourKerasModel()
# 此處設定了優化器、損失函數等重要參數
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 2. 將 WandbCallback() 加入 callbacks 列表
# WandbCallback 會自動記錄 model.compile() 中定義的 loss 和 metrics
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=config.epochs,
          batch_size=config.batch_size,
          validation_data=(x_test, y_test),
          callbacks=[WandbCallback()])

wandb.finish()

探索 Wandb 雲端儀錶板

當您執行train程式後，Wandb會在終端機提供一個專屬的URL連結，導向其網站。點擊後即可進入功能豐富的dashboard，主要包含以下幾個頁面：

  • Overview：顯示該次執行的總覽，包括執行狀態、程式碼連結(Git)、超參數設定(Config)以及最終的效能結果(Summary)。
  • Charts：核心視覺化頁面。所有透過wandb.log()記錄的指標都會在這裡以互動式圖表呈現，您可以自訂圖表座標軸、平滑度，並輕鬆比較多個實驗的曲線。其dashboard介面也持續在更新（例如在May 16前後就有過調整）。
  • System：自動記錄的系統資源使用情況，包含CPU/GPU使用率、記憶體佔用（size）、GPU溫度、網路傳輸等，對於分析效能瓶頸極有幫助。
  • Model：若使用了wandb.watch()，此頁面會顯示模型的網路架構圖，以及每一層的參數數量與輸出形狀。
  • Logs：完整複製您程式在終端機中的所有輸出訊息，方便回溯除錯。
  • Files：存放與此次執行相關的所有檔案，例如您使用wandb.save()儲存的模型權重、Wandb自動生成的requirements.txt與config.yaml等。

常見問題 (FAQ)

Q1: Wandb 是否需要付費？

A1: Wandb對於個人使用者和學術研究是完全免費的。針對需要進階協作功能、私有部署或更嚴格權限管理的商業團隊，則提供付費的方案。

Q2: Wandb 和 TensorBoard 的主要區別是什麼？

A2: 主要區別在於：1) 雲端 vs. 本地：Wandb是雲端優先的平臺，天生適合協作與遠端存取；TensorBoard主要用於本地端視覺化。2) 追蹤廣度：Wandb自動追蹤程式碼版本、超參數與系統環境，再現性更強。3) 分析能力：Wandb的儀錶板在多實驗的比較、篩選、分組與報告生成上遠比TensorBoard強大。

Q3: 如果訓練環境沒有網路連線，還能使用 Wandb 嗎？

A3: 可以。您可以在無法連網的環境中設定Wandb為「離線模式」(offline mode)。Wandb會將所有紀錄暫存在本地的wandb資料夾中。待您的機器連上網路後，只需在該專案目錄下執行wandb sync <run_directory>指令，即可將本地暫存的數據上傳同步至雲端。

Q4: 如何在像 YOLOv5 這樣的大型現有專案中快速整合 Wandb？

A4: 許多開源專案（包括YOLOv5）都已內建了對Wandb的支援。通常，您只需要安裝Wandb (pip install wandb)並登入，然後在執行訓練的指令稿中加上特定的參數（例如–log-wandb）即可啟用。如果專案未直接支援，最簡單的方式是在其主要的訓練程式碼檔案開頭加入import wandb和wandb.init(…)，即可立即開始追蹤。

總結

Wandb遠不止是一個參數視覺化工具，它是一個為提升機器學習開發效率而設計的整合式平臺。透過自動化的雲端同步、詳盡的實驗追蹤、強大的分析功能與簡易的整合方式，Wandb讓實驗管理從一項繁瑣的雜務，轉變為一個能激發洞見的探索過程。它弭平了本地開發與雲端協作之間的鴻溝，並為建立可信、可重現的機器學習模型提供了堅實的基礎。無論您是獨立研究者還是大型團隊的一員，將Wandb納入您的工具鏈，都將是一項回報豐厚的投資。

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