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指定されたPyTorch model (s) に フック して、勾配とモデルの計算グラフを監視します。

watch(
    models: (torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module]),
    criterion: (torch.F | None) = None,
    log: (Literal['gradients', 'parameters', 'all'] | None) = "gradients",
    log_freq: int = 1000,
    idx: (int | None) = None,
    log_graph: bool = (False)
) -> None

この関数は、トレーニング中に パラメータ 、 勾配 、またはその両方を追跡できます。将来的には、任意の 機械学習 モデルをサポートするように拡張する必要があります。

Args
models (Union[torch.nn.Module, Sequence[torch.nn.Module]]): 監視対象の単一のモデルまたはモデルのシーケンス。 criterion (Optional[torch.F]): 最適化される損失関数 (オプション)。 log (Optional[Literal[“gradients”, “parameters”, “all”]]): 「勾配」、「 パラメータ 」、または「すべて」を ログ に記録するかどうかを指定します。 ログ を無効にするには、None に設定します (デフォルト=“gradients”)。 log_freq (int): 勾配と パラメータ を ログ に記録する頻度 (バッチ単位) (デフォルト=1000)。 idx (Optional[int]): wandb.watch で複数のモデルを追跡する場合に使用されるインデックス (デフォルト=None)。 log_graph (bool): モデルの計算グラフを ログ に記録するかどうか (デフォルト=False)。
Raises
ValueError wandb.init が呼び出されていない場合、またはモデルのいずれかが torch.nn.Module のインスタンスでない場合。

最終更新 April 3, 2025