W&B（Weights & Biases）是一個用於跟蹤、可視化和協作機器學習實驗的開源工具和平台。以下是使用W&B的教程：
登錄和註冊賬號。首先，在WandB官網註冊賬號並創建項目以獲取API密鑰。
安裝和登錄WandB。在命令行中執行以下命令安裝WandB：pip install wandb。登錄WandB並輸入您的API密鑰：wandb login。如果需要切換賬號，可以使用wandb login --relogin命令。
啟用WandB雲端運行。通過設定環境變數WANDB_MODE為'dryrun'，可以在本地使用WandB而不將數據上傳到雲端，例如：os.environ['WANDB_MODE'] = 'dryrun'。
使用WandB。在代碼中導入WandB並初始化一個實驗。例如，wandb.init(project="test", entity="shuttle", name="test1")。這裡的"test"是雲端的項目名稱，"shuttle"是雲端賬號名稱，"test1"是雲端的運行名稱。
記錄超參數和實驗數據。使用wandb.config記錄超參數，如學習率、批次大小等。使用wandb.log()函式記錄實驗數據，如準確率、損失值等。
可視化數據。WandB支持將圖片、視頻、表格等多種格式的數據可視化，並可在wandb網站上查看。
同步本地數據到雲端。在本地運行模式下，所有數據都保存在本地。當需要時，可以通過wandb sync命令將本地數據同步到雲端。
通過以上步驟，您可以有效地使用WandB來跟蹤、可視化和分享您的機器學習實驗和結果。