文章介绍了在训练神经网络过程中，使用wandb进行可视化的一种简便方法。通过wandb，只需添加一行Python代码就可以可视化Keras网络性能指标和结构。文章还提到了测试wandb可视化效果的具体实施步骤和其他功能。
wandb是一个神经网络可视化的工具，通过添加一行Python代码，就可以轻松实现Keras网络性能指标和结构可视化。
只需在Keras训练脚本的顶部添加一行代码，即可启动wandb的可视化功能。同时，提供了具体的实施步骤和链接资源。
wandb除了可视化功能外，还可以跟踪模型的计算开销，适用于任何Keras模型。同时，提供了使用自定义wandb.log()函数保存任何内容的方法。
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在训练神经网络的过程中，我们可能会希望可视化网络的性能和中间的结构，很多可视化代码的冗长复杂使得我们望而却步，有没有一行代码就能解决可视化的所有问题呢？
通过wandb，只需要加一行Python代码就可以可视化Keras网络性能指标和结构。（注：Keras使得构建神经网络变得简单明了，这一点深得人心）
这样好用的包如何下载呢？
只需运行“pip install wandb”，就可以轻松地安装wandb，然后所有的Keras示例就都可以运行了。
实测运行
为了测试wandb的可视化效果，我修改了Keras examples目录中的一些脚本来测试这个功能，只需将下面一行代码添加到训练脚本的顶部。
from wandb import magic
Keras examples链接：
https://github.com/keras-team/keras
简单的CNN
由入门的mnist_cnn.py开始，我添加了一行“from wandb import magic”——你也可以查看mnist_cn.py，这是从Keras examples中fork过来的，只更改了一行。
mnist_cn.py链接：
https://github.com/lukas/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py
当模型运行时，wandb在后台启动一个进程，保存相关指标至wandb.com。你可以访问网页链接查看输出。得到的结果如下：
链接：
https://app.wandb.ai/l2k2/keras-examples/runs/ovptynun/model
模型标记的数据以及损失曲线和精度曲线如下：
Cifar数据集上的ResNet
接下来，我fork了cifar10_resnet.py并同样地更改了一行，你可以在wandb.com看到ResNet的可视化。
cifar10_resnet.py链接：
https://github.com/lukas/keras/blob/master/examples/cifar10_resnet.py
可视化网页链接：
https://app.wandb.ai/l2k2/keras-examples/runs/ieqy2e9h/model
在system界面，可以看到这个模型比mnist示例使用了更多的GPU。
system界面链接：
https://app.wandb.ai/l2k2/keras-examples/runs/ieqy2e9h/system
Siamese网络
接下来我尝试了siamese网络的例子。在这个例子中，我想看一下TensorFlow图，幸运的是，同样只需要一行代码就可以调用可视化工具TensorBoard。你可以点击下方链接查看。
