将 Julia 连接到权重和对 Python 的偏见

Question

我正在尝试对用 Julia 编写的模型使用权重和偏差。我正在使用 WeightsAndBiasLogger.jl 并尝试测试他们的演示代码：

using Logging, WeightsAndBiasLogger

args = (n_epochs=1_000, lr=1e-3)
logger = WBLogger(project="sample-project")
config!(logger, args)

with(logger) do
    loss = 0
    for i in 1:args.n_epochs
        loss += randn() * args.lr
        @info "train" i=i loss=loss
    end
end

我收到一个错误：“ArgumentError：NULL PyObject的引用”（考虑行：logger = WBLogger（项目=“样本项目”） ）

然后我尝试使用以下命令修复此问题：

using Logging, WeightsAndBiasLogger, PyCall

args = (n_epochs=1_000, lr=1e-3)

const logger = PyNULL()
function __init__()
    copy!(logger, WBLogger(project="sample-project"))
end

config!(logger, args)

with(logger) do
    loss = 0
    for i in 1:args.n_epochs
        loss += randn() * args.lr
        @info "train" i=i loss=loss
    end
end

它创建了 logger 对象，但现在错误是：

MethodError: no method matches config!(::PyObject, ::NamedTuple{ (:n_epochs, :lr), 元组{Int64, Float64}}) 最接近的候选者是： config!(!Matched::WBLogger, ::Any; kwargs...) （这考虑行： config!()...

那么，有人知道如何解决这个问题吗？显然，我对 Julia 很陌生，因此如果问一些非常愚蠢的问题，我深表歉意。此外，如果您知道将 Julia 集成到 W&B 中的更好解决方案或任何好的替代方案，我会很高兴听到它

。 1.7.2