Contenu du Module
Classes
| Nom | Description |
|---|---|
WandbConfig | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d’un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d[k] = v dict(**kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d’arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) |
TensorboardConfig | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d’un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d[k] = v dict(**kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d’arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) |
MLflowConfig | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d’un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d[k] = v dict(**kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d’arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) |
GPUMonitoringConfig | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d’un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d[k] = v dict(**kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d’arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) |
LoggerConfig | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d’un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d[k] = v dict(**kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d’arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) |
LoggerInterface | Classe de base abstraite pour les backends de journalisation. |
TensorboardLogger | Backend de journalisation Tensorboard. |
WandbLogger | Backend de journalisation Weights & Biases. |
GpuMetricSnapshot | dict() -> nouveau dictionnaire vide dict(mapping) -> nouveau dictionnaire initialisé à partir des paires (clé, valeur) d’un objet mapping dict(iterable) -> nouveau dictionnaire initialisé comme suit : d = for k, v in iterable: d[k] = v dict(**kwargs) -> nouveau dictionnaire initialisé avec les paires nom=valeur dans la liste d’arguments de mots-clés. Par exemple : dict(one=1, two=2) |
RayGpuMonitorLogger | Surveiller l’utilisation du GPU sur un cluster Ray et journaliser les métriques vers un journal parent. |
MLflowLogger | Backend de journalisation MLflow. |
Logger | Classe de journal principale qui délègue à plusieurs backends de journalisation. |
Fonctions
| Nom | Description |
|---|---|
flatten_dict | Aplatir un dictionnaire imbriqué. |
configure_rich_logging | Configurer la journalisation riche pour une sortie de journal plus attrayante visuellement. |
print_message_log_samples | Visualisation des journaux de messages et des récompenses utilisant une approche plus visuelle avec des indicateurs emoji et une disposition horizontale. |
get_next_experiment_dir | Créer un nouveau répertoire d’expérience avec un ID incrémenté. |
Données
_rich_logging_configured
API
(Le reste du document reste identique, seuls les commentaires et textes ont été traduits en français)