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主题

swanlab.init ​

python
init(
    project: str = None,
    workspace: str = None,
    experiment_name: str = None,
    description: str = None,
    tags: List[str] = None,
    config: Union[dict, str] = None,
    logdir: str = None,
    mode: str = "cloud",
    load: str = None,
    public: bool = None,
    callbacks: list = None,
    settings: Settings = None,
    id: str = None,
    resume: Union[Literal['must', 'allow', 'never'], bool] = None,
    reinit: bool = None,
    **kwargs,
)
参数描述
project(str)项目名，如果不指定则取运行目录的名称。
workspace(str)工作空间，默认将实验同步到你的个人空间下，如果要上传到组织，则填写组织的username。
experiment_name(str) 实验名称, 如果不指定则取"swan-1"这样的动物名+序号作为实验名。
tags(list) 实验标签。可以传入多个字符串组成的列表，标签会显示在实验顶部的标签栏。
description(str) 实验描述, 如果不指定默认为None。
config(dict, str) 实验配置，在此处可以记录一些实验的超参数等信息。支持传入配置文件路径，支持yaml和json文件。
logdir(str) 离线看板日志文件存储路径，默认为swanlog 。
mode(str) 设置swanlab实验创建的模式，可选"cloud"、"local"、"offline"、"disabled"，默认设置为"cloud"。
cloud：将实验上传到云端。（公有云和私有化部署）
offline：仅将实验数据保存到本地。
local：不上传到云端，但会记录实验数据和一些可被swanlab watch打开的数据到本地。
disabled：不上传也不记录。
load(str) 加载的配置文件路径，支持yaml和json文件。
public(bool) 设置使用代码直接创建SwanLab项目的可见性，默认为False即私有。
callbacks(list) 设置实验回调函数，支持swankit.callback.SwanKitCallback的子类。
name(str) 与experiment_name效果一致，优先级低于experiment_name。
notes(str) 与description效果一致，优先级低于description。
settings(dict) 实验配置。支持传入1个swanlab.Settings对象。
id(str) 上次实验的运行ID，用于恢复上次实验。ID必须为21位字符串。
resume(str) 断点续训模式，可选True、False、"must"、"allow"、"never"，默认取None。
True： 效果同resume="allow"。
False：效果同resume="never"。
must：你必须传递 id 参数，并且实验必须存在。
allow：如果存在实验，则会resume该实验，否则将创建新的实验。
never：你不能传递 id 参数，将会创建一个新的实验。(即不开启resume的效果)
reinit(bool) 是否重新创建实验，如果为True，则每次调用swanlab.init()时，会把上一次实验finish掉；默认取None。

介绍 ​

  • 在机器学习训练流程中，我们可以将swandb.init()添加到训练脚本和测试脚本的开头，SwanLab将跟踪机器学习流程的每个环节。

  • swanlab.init()会生成一个新的后台进程来将数据记录到实验中，默认情况下，它还会将数据同步到swanlab.cn，以便你可以在线实时看到可视化结果。

  • 在使用swanlab.log()记录数据之前，需要先调用swanlab.init()：

python
import swanlab

swanlab.init()
swanlab.log({"loss": 0.1846})
  • 调用swanlab.init()会返回一个SwanLabRun类型的对象，同样可以执行log操作：
python
import swanlab

run = swanlab.init()
run.log({"loss": 0.1846})
  • 在脚本运行结束时，我们将自动调用swanlab.finish来结束SwanLab实验。但是，如果从子进程调用swanlab.init()，如在jupyter notebook中，则必须在子进程结束时显式调用swanlab.finish。
python
import swanlab

swanlab.init()
swanlab.finish()

更多用法 ​

设置项目、实验名、描述 ​

python
swanlab.init(
    project="cats-detection",
    experiment_name="YoloX-baseline",
    description="YoloX检测模型的基线实验，主要用于后续对比。",
)

设置标签 ​

python
swanlab.init(
    tags=["yolo", "detection", "baseline"]
)

设置日志文件保存位置 ​

仅在mode="local"时有效

下面的代码展示了如何将日志文件保存到自定义的目录下：

python
swanlab.init(
    logdir="path/to/my_custom_dir",
    mode="local",
)

将实验相关的元数据添加到实验配置中 ​

python
swanlab.init(
    config={
        "learning-rate": 1e-4,
        "model": "CNN",
    }
)

上传到组织 ​

python
swanlab.init(
    workspace="[组织的username]"
)

插件 ​

关于插件的更多信息，请参考插件。

python
from swanlab.plugin.notification import EmailCallback

email_callback = EmailCallback(...)

swanlab.init(
    callbacks=[email_callback]
)

断点续训 ​

断点续训的意思是，如果你之前有一个状态为完成或中断的实验，需要补一些实验数据，那么你可以通过resume和id参数来恢复这个实验。

python
swanlab.init(
    resume=True,
    id="14pk4qbyav4toobziszli",  # id必须为21位字符串
)

实验id可以在实验的「环境」选项卡或URL中找到，必须为1个21位字符串。

resume使用场景

  1. 之前的训练进程断了，基于checkpoint继续训练时，希望实验图表能和之前的swanlab实验续上，而非创建1个新swanlab实验
  2. 训练和评估分为了两个进程，但希望评估和训练记录在同一个swanlab实验中
  3. config中有一些参数填写有误，希望更新config参数

⚠️注意

  1. 由项目克隆产生的实验，不能被resume

断点续训可以选择三种模式：

  1. allow：如果项目下存在id对应的实验，则会resume该实验，否则将创建新的实验。
  2. must：如果项目下存在id对应的实验，则会resume该实验，否则将报错
  3. never：不能传递 id 参数，将会创建一个新的实验。(即不开启resume的效果)

INFO

resume=True 效果同 resume="allow"。
resume=False 效果同 resume="never"。

测试代码：

python
import swanlab

run = swanlab.init()
swanlab.log({"loss": 2, "acc":0.4})
run.finish()

run = swanlab.init(resume=True, id=run.id)
swanlab.log({"loss": 0.2, "acc": 0.9})

过期参数 ​

  • cloud：在v0.3.4被mode参数取代。参数仍然可用，且会覆盖掉mode的设置。