来源
ClimateLearn github
是什么
ClimateLearn 是一个 Python 库，用于以标准化、直接的方式访问最先进的气候数据和机器学习模型。 该库提供对多个数据集、一系列基线方法以及一套用于统计缩减和时间预测方法的大规模基准测试的指标和可视化的访问。 有关我们过去的动机和未来计划的更多背景信息，请查看我们的公告博客文章。
使用
要求：python3
pip install climate-learn
快速开始
我们的笔记本文件夹中有一系列 Jupyter 笔记本教程。 我们建议按以下顺序阅读它们，以了解典型的 ClimateLearn 工作流程。
- 数据处理- 模型训练与评估- 可视化
要运行笔记本，请将它们上传到 Google Colab。
我们还在 2022 年神经信息处理系统大会上的“利用机器学习应对气候变化”研讨会的重点教程中预览了 ClimateLearn 的一些关键功能。 这些幻灯片和演讲录音可以在气候变化人工智能的网站上找到。
文档
在ReadTheDocs 上找到我们。
集成
权重和偏差，给了一个网站：https://wandb.ai/site
Wandb（全称为Weights & Biases）是一个为机器学习团队提供实验跟踪和可视化的平台。它可以帮助机器学习研究人员和工程师记录实验的参数、跟踪指标、保存模型和数据，以及可视化实验结果。它支持多种机器学习框架和库，包括PyTorch、TensorFlow、Keras等。
