Experiments overview

import wandb

entity = "<my-team>"  # entity をあなたの W&B チーム名に設定します
project = "my-project-name"  # project をあなたの W&B プロジェクト名に設定します

# このブロックを抜けると、ログされたデータのアップロード完了を待ちます。
# 例外が発生した場合、run は失敗とマークされます。
with wandb.init(entity=entity, project="my-project-name") as run:
  # モデル入力とハイパーパラメーターを保存します。
  run.config.learning_rate = 0.01

  # 実験コードを実行します。
  for epoch in range(num_epochs):
    # トレーニングを行います...

    # モデル性能を可視化するため、メトリクスを時間経過でログします。
    run.log({"loss": loss})

  # モデル出力をアーティファクトとしてアップロードします。
  run.log_artifact(model)