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1. 导入必要的模块¶

from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer
from pytorch_lightning.loggers import WandbLogger
import torch.nn.functional as F

2. 初始化 WandbLogger¶

• 替代手动 wandb.init：通过 WandbLogger 配置所有参数。
• 关键参数：
• project：WandB 项目名称。
• name：实验名称（支持动态生成，如 f"{args.method}_{args.dataset}"）。
• group：实验分组（可选）。
• save_code：是否保存代码快照（默认 True）。
• config：记录超参数（如 args）。

wandb_logger = WandbLogger(
    project="ESN",
    name=f"{args.method}_{args.dataset}",  # 动态名称示例
    group=f"{args.dataset}_group",
    notes="实验备注",
    save_code=True,
    config=args  # 记录所有超参数
)

3. 配置 Trainer¶

• 关键点：将 WandbLogger 实例传递给 logger 参数。
• 其他配置：如训练设备、最大轮次、回调等。

trainer = Trainer(
    logger=wandb_logger,  # 关键行：启用 WandB 日志
    default_root_dir="./checkpoints/",
    accelerator="gpu",
    devices=1,
    max_epochs=100,
    callbacks=[
        ModelCheckpoint(...),  # 模型保存回调
        LearningRateMonitor(...),  # 学习率监控
    ]
)

4. 在 LightningModule 中记录损失¶

• 使用 self.log：在 training_step 中记录损失值。
• 避免名称冲突：使用自定义名称（如 train_loss_epoch）而非默认的 train_loss。
• 参数一致性：确保所有 self.log 调用对同一名称的参数一致。

class MyModel(LightningModule):
    def training_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        y_hat = self(x)
        loss = F.cross_entropy(y_hat, y)

        # 记录训练损失（自定义名称）
        self.log(
            "train_loss_epoch",  # 唯一名称，避免冲突
            loss,
            on_step=False,  # 不记录每一步
            on_epoch=True,  # 记录每个 epoch 的平均值
            prog_bar=True,  # 在进度条显示
            logger=True      # 同步到 WandB
        )
        return loss

    def configure_optimizers(self):
        return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.001)

5. 运行训练并验证¶

• 启动训练：

python model = MyModel() trainer.fit(model, train_dataloader)

• 检查 WandB：

• 登录 WandB 网页端，查看对应项目。

• 在 Metrics 面板查看 train_loss_epoch 曲线。
• 在 Overview 面板查看超参数和代码快照。

常见问题排查¶

1. 指标未显示：
   - 确认 logger=True 已设置。
   - 检查 WandbLogger 是否传递给 Trainer。
2. 名称冲突报错：
   - 确保所有 self.log 调用中名称唯一且参数一致。
   - 避免使用 Lightning 的默认名称（如 train_loss）。
3. WandB 无数据：
   - 运行 wandb login 确保已登录。
   - 检查网络连接或 API 密钥有效性。

最终效果¶

• 自动记录：每个 epoch 的 train_loss_epoch 自动同步到 WandB。
• 交互式曲线：WandB 自动生成可缩放、可筛选的损失曲线。
• 实验管理：所有超参数和代码版本均被记录，确保实验可复现。