关系归纳偏置、深度学习和图网络 DeepMind; Google Brain; MIT; University of Edinburgh 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/40733008 摘要 人工智能近几年大火起来，在计算机视觉、自然语言处理、控制和决策等关键领域取得重大进展。这在一定程度上归因于廉价的数据和计算资源，它们符合深度学习的本质优势。然

Weights and Biases使用教程 安装和初始化实验跟踪跟踪指标跟踪超参数可视化模型检查日志 数据和模型版本控制使用Sweeps进行超参数调优数据可视化report Weights and Biases已经成为AI社区中最受欢迎的库之一。该团队在创建了一个平台，使机器深度学习学习工程师能够轻松地： 跟踪实验可视化训练过程与团队共享结果改进模型性能 下面我将结合一个示例