调整记录器 (tune.logger)

Tune 自动使用 TensorBoard、CSV 和 JSON 格式的记录器。默认情况下，Tune 只记录训练函数返回的结果字典。

如果你需要记录一些较低级别的内容，比如模型权重或梯度，请参阅 可训练日志记录。

备注

Tune 的每次试验 Logger 类已被弃用。请改用 LoggerCallback 接口。

LoggerCallback 接口 (tune.logger.LoggerCallback)

LoggerCallback

实验级日志回调的基础类

log_trial_start	处理试验开始时的日志记录。
log_trial_restore	处理试验恢复时的日志记录。
log_trial_save	处理试验保存检查点时的日志记录。
log_trial_result	处理试验报告结果时的日志记录。
log_trial_end	处理试验结束时的日志记录。

调整内置记录器

tune.logger.JsonLoggerCallback	以 JSON 格式记录试验结果。
tune.logger.CSVLoggerCallback	将结果记录到试验目录下的 progress.csv 文件中。
tune.logger.TBXLoggerCallback	TensorBoardX 记录器。

MLFlow 集成

Tune 还提供了一个用于 MLflow 的日志记录器。你可以通过 pip install mlflow 安装 MLflow。请参阅 这里的教程。

MLflowLoggerCallback	MLflow 记录器，用于自动记录 Tune 结果和配置到 MLflow。
setup_mlflow	设置一个 MLflow 会话。

Wandb 集成

Tune 还为 Weights & Biases 提供了一个日志记录器。你可以通过 pip install wandb 安装 Wandb。请参阅 这里的教程。

WandbLoggerCallback	Weights and biases (https://www.wandb.ai/) 是一个用于实验跟踪、模型优化和数据集版本管理的工具。
setup_wandb	设置一个 Weights & Biases 会话。

彗星集成

Tune 还提供了一个用于 Comet 的记录器。你可以通过 pip install comet-ml 安装 Comet。请参阅 这里的教程。

CometLoggerCallback

用于将 Tune 结果记录到 Comet 的 CometLoggerCallback。

目标集成

Tune 还为 Aim 实验跟踪器提供了一个日志记录器。您可以通过 pip install aim 安装 Aim。请参阅 此处教程

AimLoggerCallback

Aim Logger：以 Aim 格式记录指标。

其他集成

Viskit

Tune 通过 CSVLoggerCallback 输出自动与 Viskit 集成。要使用 VisKit（您可能需要安装一些依赖项），请运行：

$ git clone https://github.com/rll/rllab.git
$ python rllab/rllab/viskit/frontend.py ~/ray_results/my_experiment

非相关指标（如时间统计）可以在左侧禁用，以仅显示相关指标（如准确率、损失等）。