watch

torch 모델에 훅을 걸어 그레이디언트와 토폴로지를 수집합니다.

watch(
    models,
    criterion=None,
    log: Optional[Literal['gradients', 'parameters', 'all']] = "gradients",
    log_freq: int = 1000,
    idx: Optional[int] = None,
    log_graph: bool = (False)
)

임의의 ML 모델을 수용하도록 확장되어야 합니다.

Args
models	(torch.Module) 훅이 걸릴 모델, 튜플일 수 있음
criterion	(torch.F) 최적화되고 있는 선택적 손실 값
log	(str) "gradients", "parameters", "all", 또는 None 중 하나
log_freq	(int) N 배치마다 그레이디언트와 파라미터를 로그
idx	(int) 여러 모델에 wandb.watch를 호출할 때 사용될 인덱스
log_graph	(boolean) 그래프 토폴로지를 로그

Returns
wandb.Graph: 첫 번째 역전파 이후 채워질 그래프 오브젝트

Raises
ValueError	wandb.init 호출 전이거나 모델이 torch.nn.Module이 아닐 경우 발생.