实验跟踪器

有大量的实验跟踪 API 可用，但让它们在多处理环境中协同工作通常很复杂。Accelerate 提供了一个通用的跟踪 API，可以通过 Accelerator.log() 在脚本中记录有用的项目。

集成跟踪器

目前，Accelerate 开箱即用地支持八种跟踪器：

TensorBoard
WandB
Trackio
CometML
Aim
MLFlow
ClearML
DVCLive

要使用它们中的任何一个，只需将所选类型传递给 Accelerate 的 log_with 参数。

from accelerate import Accelerator
from accelerate.utils import LoggerType

accelerator = Accelerator(log_with="all")  # For all available trackers in the environment
accelerator = Accelerator(log_with="wandb")
accelerator = Accelerator(log_with=["wandb", LoggerType.TENSORBOARD])

在实验开始时，应使用 Accelerator.init_trackers() 来设置你的项目，并可能添加任何要记录的实验超参数。

hps = {"num_iterations": 5, "learning_rate": 1e-2}
accelerator.init_trackers("my_project", config=hps)

当你准备好记录任何数据时，应使用 Accelerator.log()。也可以传入一个 step，将数据与训练循环中的特定步骤关联起来。

accelerator.log({"train_loss": 1.12, "valid_loss": 0.8}, step=1)

训练完成后，请确保运行 Accelerator.end_training()，以便所有跟踪器可以运行它们的收尾功能（如果它们有的话）。

accelerator.end_training()

下面是一个完整的示例。

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator(log_with="all")
config = {
    "num_iterations": 5,
    "learning_rate": 1e-2,
    "loss_function": str(my_loss_function),
}

accelerator.init_trackers("example_project", config=config)

my_model, my_optimizer, my_training_dataloader = accelerator.prepare(my_model, my_optimizer, my_training_dataloader)
device = accelerator.device
my_model.to(device)

for iteration in range(config["num_iterations"]):
    for step, batch in enumerate(my_training_dataloader):
        my_optimizer.zero_grad()
        inputs, targets = batch
        inputs = inputs.to(device)
        targets = targets.to(device)
        outputs = my_model(inputs)
        loss = my_loss_function(outputs, targets)
        accelerator.backward(loss)
        my_optimizer.step()
        accelerator.log({"training_loss": loss}, step=step)
accelerator.end_training()

如果一个跟踪器需要一个目录来保存数据，例如 TensorBoard，则将目录路径传递给 project_dir。当有其他配置需要与 ProjectConfiguration 数据类中的配置结合时，project_dir 参数非常有用。例如，你可以将 TensorBoard 数据保存到 project_dir，而其他所有内容都可以记录在 [~utils.ProjectConfiguration 的 logging_dir 参数中。

accelerator = Accelerator(log_with="tensorboard", project_dir=".")

# use with ProjectConfiguration
config = ProjectConfiguration(project_dir=".", logging_dir="another/directory")
accelerator = Accelerator(log_with="tensorboard", project_config=config)

实现自定义跟踪器

要在 Accelerator 中实现一个新的跟踪器，可以通过实现 GeneralTracker 类来创建一个。每个跟踪器必须实现三个函数并具有三个属性。

__init__:
- 应存储一个 run_name 并初始化集成库的跟踪器 API。
- 如果跟踪器在本地存储数据（如 TensorBoard），可以添加一个 logging_dir 参数。
store_init_configuration:
- 应接收一个 values 字典，并将其作为一次性的实验配置进行存储。
log:
- 应接收一个 values 字典和一个 step，并将它们记录到运行中。
name (str)
- 跟踪器的唯一字符串名称，例如 wandb 跟踪器的 "wandb"。
- 这将用于与此跟踪器进行特定交互。
requires_logging_directory (bool)
- 此特定跟踪器是否需要 logging_dir 以及是否使用它。
tracker:
- 这应该实现为一个 @property 函数。
- 应返回库使用的内部跟踪机制，例如 wandb 的 run 对象。

如果记录器只应在主进程上执行，每个方法也应利用 state.PartialState 类。

下面是一个与 Weights and Biases 集成的简短示例，仅包含相关信息，并且只在主进程上进行日志记录。

from accelerate.tracking import GeneralTracker, on_main_process
from typing import Optional

import wandb


class MyCustomTracker(GeneralTracker):
    name = "wandb"
    requires_logging_directory = False

    @on_main_process
    def __init__(self, run_name: str):
        self.run_name = run_name
        run = wandb.init(self.run_name)

    @property
    def tracker(self):
        return self.run.run

    @on_main_process
    def store_init_configuration(self, values: dict):
        wandb.config(values)

    @on_main_process
    def log(self, values: dict, step: Optional[int] = None):
        wandb.log(values, step=step)

当你准备好构建你的 Accelerator 对象时，将你的跟踪器的一个**实例**传递给 Accelerator.log_with，它就会自动被用于 API。

tracker = MyCustomTracker("some_run_name")
accelerator = Accelerator(log_with=tracker)

这些也可以与现有的跟踪器混合使用，包括与 "all" 一起使用。

tracker = MyCustomTracker("some_run_name")
accelerator = Accelerator(log_with=[tracker, "all"])

访问内部跟踪器

如果希望直接与某个跟踪器进行一些自定义交互，可以使用 Accelerator.get_tracker() 方法快速访问它。只需传入与跟踪器 .name 属性对应的字符串，它就会在主进程上返回该跟踪器。

这个例子展示了如何用 wandb 来做到这一点。

wandb_tracker = accelerator.get_tracker("wandb")

从那里你可以像往常一样与 wandb 的 run 对象进行交互。

wandb_tracker.log_artifact(some_artifact_to_log)

在 Accelerate 中构建的跟踪器将自动在正确的进程上执行，所以如果一个跟踪器只应在主进程上运行，它会自动这样做。

如果你想完全移除 Accelerate 的包装，你可以通过以下方式达到同样的效果：

wandb_tracker = accelerator.get_tracker("wandb", unwrap=True)
if accelerator.is_main_process:
    wandb_tracker.log_artifact(some_artifact_to_log)

当包装器无法工作时

如果一个库的 API 不遵循严格的 .log 和一个整体字典的模式，例如 Neptune.AI，那么可以在一个 if accelerator.is_main_process 语句下手动进行日志记录。

  from accelerate import Accelerator
+ import neptune

  accelerator = Accelerator()
+ run = neptune.init_run(...)

  my_model, my_optimizer, my_training_dataloader = accelerate.prepare(my_model, my_optimizer, my_training_dataloader)
  device = accelerator.device
  my_model.to(device)

  for iteration in config["num_iterations"]:
      for batch in my_training_dataloader:
          my_optimizer.zero_grad()
          inputs, targets = batch
          inputs = inputs.to(device)
          targets = targets.to(device)
          outputs = my_model(inputs)
          loss = my_loss_function(outputs, targets)
          total_loss += loss
          accelerator.backward(loss)
          my_optimizer.step()
+         if accelerator.is_main_process:
+             run["logs/training/batch/loss"].log(loss)

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