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주어진 PyTorch 모델에 훅을 연결하여 그레이디언트와 모델의 계산 그래프를 모니터링합니다.

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

이 함수는 트레이닝 중 파라미터, 그레이디언트 또는 둘 다를 추적할 수 있습니다. 앞으로 임의의 기계 학습 모델을 지원하도록 확장되어야 합니다.

Args
models (Union[torch.nn.Module, Sequence[torch.nn.Module]]): 모니터링할 단일 모델 또는 모델의 시퀀스입니다. criterion (Optional[torch.F]): 최적화할 손실 함수 (선택 사항). log (Optional[Literal[“gradients”, “parameters”, “all”]]): “gradients”, “parameters” 또는 “all"을 로깅할지 여부를 지정합니다. 로깅을 비활성화하려면 None으로 설정합니다. (기본값=“gradients”) log_freq (int): 그레이디언트 및 파라미터를 로깅할 빈도 (배치 단위). (기본값=1000) idx (Optional[int]): wandb.watch로 여러 모델을 추적할 때 사용되는 인덱스입니다. (기본값=None) log_graph (bool): 모델의 계산 그래프를 로깅할지 여부입니다. (기본값=False)
Raises
ValueError wandb.init이 호출되지 않았거나 모델 중 하나라도 torch.nn.Module의 인스턴스가 아닌 경우.

최종 수정 April 3, 2025