ClearML

Aug 11, 2022

1.进入ClearML

http://10.6.176.103:8080/dashboard

2.下载以及配置

(1)pip

Run the ClearML setup script

pip install clearml

(2)在服务器上配置

Run the ClearML setup script

clearml-init

然后根据提示进行配置’access_key’,‘secret_key’…

api {
  web_server: http://1.15.39.25:8080
  api_server: http://1.15.39.25:8008
  files_server: http://1.15.39.25:8081
  credentials {
    "access_key" = "HQGVH7PZKHFH18XEEXRF"
    "secret_key" = "KLu4ZZioHgEGjHJWmWHWRR20C2tZsv91PL6JCiPYiyA4xl5X74"
  }
}

(3)设置登录密码

设置自己的clearml密码，将指令中 password 替换成自己的密码

python3 -c 'import bcrypt,base64; print(base64.b64encode(bcrypt.hashpw("password".encode(), bcrypt.gensalt())))'

3.使用

(1)导入ClearML的Task模块

from clearml import Task

从ClearML库中导入Task模块，用于创建和管理任务。

class CustomClearML:
  def __init__(self, project_name, task_name):
    self.task = Task.init(project_name, task_name)
    self.logger = self.task.get_logger()
  def __call__(self, title, series, value, iteration):
    self.logger.report_scalar(title, series, value, iteration)

定义ClearML类，在初始化时创建一个任务，并获取一个日志记录器。然后定义一个 __call__ 方法，用于记录数据。

(2)创建ClearML日志对象

clearml_logger = CustomClearML("project_name", "task_name")

实例化 CustomClearML 类,并传入项目名称和任务名称。

(3)记录实验数据

clearml_logger("caption", "legend", value, epoch)

调用 clearml_logger 对象的 __call__ 方法，在ClearML平台中传入数据标题、图例、值和迭代次数。

最后，我们就可以用Clearml了！