Experiments overview

import wandb

entity = "<my-team>"  # entity를 담당 W&B 팀 이름으로 설정하세요
project = "my-project-name"  # project를 W&B 프로젝트 이름으로 설정하세요

# 이 블록이 종료되면 로깅된 데이터가 업로드 완료될 때까지 기다립니다.
# 예외가 발생하면 run이 실패로 표시됩니다.
with wandb.init(entity=entity, project="my-project-name") as run:
  # 모델 입력과 하이퍼파라미터를 저장합니다.
  run.config.learning_rate = 0.01

  # 실험 코드를 실행합니다.
  for epoch in range(num_epochs):
    # 트레이닝을 수행합니다...

    # 모델 성능을 시각화하기 위해 메트릭을 시간 경과에 따라 로깅합니다.
    run.log({"loss": loss})

  # 모델 출력을 아티팩트로 업로드합니다.
  run.log_artifact(model)