基于 W&B（Weights & Biases）的超参数调优是利用 W&B 工具来优化机器学习模型超参数的过程。W&B 提供了强大的实验跟踪和可视化功能，帮助用户高效管理和优化超参数。
关键步骤
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安装与初始化：
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安装 W&B：
pip install wandb -
登录并初始化：
wandb login
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定义超参数空间：
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使用
wandb.config定义超参数范围，如学习率、批量大小等。
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运行实验：
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使用
wandb.init()启动实验，记录每次运行的超参数和结果。
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超参数搜索：
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使用 W&B 的 Sweep 功能进行自动化搜索，支持网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。
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结果分析与可视化：
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通过 W&B 仪表板查看实验结果，比较不同超参数组合的效果。
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示例代码
import wandb import random # 定义超参数空间 sweep_config = { 'method': 'random', 'metric': {'name': 'accuracy', 'goal': 'maximize'}, 'parameters': { 'learning_rate': {'min': 0.0001, 'max': 0.1}, 'batch_size': {'values': [32, 64, 128]}, 'epochs': {'values': [5, 10, 20]} } } # 初始化 Sweep sweep_id = wandb.sweep(sweep_config, project='my-sweep-project') # 定义训练函数 def train(): wandb.init() config = wandb.config # 模拟训练过程 accuracy = random.uniform(0, 1) wandb.log({'accuracy': accuracy}) # 运行 Sweep wandb.agent(sweep_id, function=train)
优势
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自动化：自动搜索最佳超参数组合。
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可视化：通过仪表板直观比较不同实验。
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协作：支持团队共享和协作。
总结
基于 W&B 的超参数调优通过自动化和可视化工具，帮助用户高效优化模型超参数，提升模型性能。