SwanLab隐藏功能盘点：除了训练监控，这些用法你可能不知道

如果你已经用SwanLab跑过几个模型，看着损失曲线平稳下降，准确率稳步攀升，大概会觉得这工具“也就这样”——一个界面清爽的TensorBoard替代品，能看图表、记日志、监控硬件，挺方便，但似乎没太多惊喜。

我最初也这么想，直到在一次团队项目中，我们被十几个并行实验、混杂的框架和时好时坏的GPU利用率搞得焦头烂额，才被迫开始深挖SwanLab的各个角落。

结果发现，这个工具的“冰山”之下，藏着不少能显著提升研发效率和协作深度的实用功能，它们往往不在官方教程的显眼位置，却实实在在地解决了我们日常工作中的痛点。

这篇文章，就是为你——那位已经熟悉swanlab.init()和run.log()基础操作，希望将工具价值最大化的进阶用户——准备的。

我们不谈如何画第一条折线图，而是聚焦于那些非典型应用场景：如何把它变成团队实验管理的“中枢神经”，如何从硬件监控数据里挖出真正的性能瓶颈，以及如何优雅地适配那些官方文档没细说的冷门框架。

你会发现，SwanLab远不止是一个被动的记录仪，更可以成为一个主动的协作平台和效率分析工具。

1.

团队协作与实验管理的进阶玩法

SwanLab的云端项目（Project）功能，很多人只把它当作一个分类文件夹，把实验往里一扔了事。

但在团队协作中，尤其是参加竞赛或进行大型研究项目时，项目空间可以演变成一个强大的实验管理中心。

1.1

构建团队级的实验对比与决策看板

当团队有多个成员并行尝试不同思路时，实验数量会迅速膨胀。

单纯靠实验列表，很难快速把握全局。

这时，可以充分利用SwanLab的自定义视图和实验标签功能。

首先，为实验打上语义化的标签。

这不仅仅是给实验起个好名字，而是通过config参数或实验描述，系统化地标记实验属性。

例如，在对比不同优化器时，我们会在初始化时这样设置：

run
=
project="image-classification-benchmark",
experiment_name=f"exp_{timestamp}",
config={
)

在SwanLab的Web界面上，你可以基于这些config字段进行动态筛选和排序。

更高级的用法是，利用“图表对比”视图，创建一个固定的团队看板。

操作提示：在项目主页，点击“添加图表”

->

“选择指标”，你可以将不同实验的同一关键指标（如val/accuracy）叠加在同一张图上。

保存这个视图，并将其链接分享给所有团队成员。

这个看板就成了实时同步的“成绩单”，谁的方法有效，一目了然。

我们团队曾用这个方法管理一个超参数搜索项目。

我们将所有实验的最终准确率、训练时长、峰值显存占用作为关键指标，制作了一个汇总表格视图。

表格支持按任意列排序，点击实验名即可跳转到详情。

这比在群聊里来回传截图、整理Excel要高效得多。

1.2

利用“描述”与“日志”进行异步审阅与问题追溯

每个实验的“描述”字段，很多人留空或随便写写。

其实，它是实验上下文的最佳记录位置。

我们强制要求团队成员在结束一个有意义实验后，必须在描述中填写“实验假设”、“观察到的主要现象”和“下一步计划”。

例如：

【假设】使用更强的数据增强（MixUp+CutMix）可以缓解ResNet在小数据集上的过拟合。
【现象】训练损失下降更慢，但验证准确率最终比基线高2.1%。
训练时间增加15%。
【下一步】尝试只使用MixUp，测试性价比。

当其他成员或导师审阅工作时，无需阅读代码，就能快速理解实验意图和结论。

结合完整的运行日志（SwanLab会自动记录所有print输出和部分标准错误），可以精准定位到训练过程中某个特定epoch出现的警告或异常，实现高效的问题追溯。

2.

从硬件监控数据中洞察性能瓶颈

SwanLab的“系统”选项卡提供了GPU/CPU利用率、显存、功耗等监控数据。

大多数人只是扫一眼，确认没有异常就关掉了。

但实际上，这些数据是优化训练效率和硬件投资的宝贵依据。

2.1

诊断训练效率的“隐形杀手”

理想情况下，GPU利用率应在训练的大部分时间里接近100%。

但如果你看到下图这样的模式，就说明存在瓶颈：

GPU利用率曲线：
[高]
|□□□□□□□□□□

这种锯齿状波动通常意味着数据加载（DataLoader）是瓶颈。

CPU准备数据的速度跟不上GPU计算的速度，导致GPU经常空闲等待。

SwanLab的CPU使用率曲线可以佐证这一点——在GPU利用率低谷时，CPU使用率可能飙高。

解决方案不仅仅是增加DataLoader的num_workers。

你需要结合SwanLab的监控数据，进行系统性排查：

1. 检查数据预处理：是否在__getitem__中进行了过于复杂的操作？可以考虑将部分预处理（如归一化）移至DataLoader的collate_fn或训练循环之外。

2. 分析I/O：如果CPU使用率不高但GPU依然等待，可能是磁盘I/O慢。

   确保数据集放在高速SSD上，或使用更高效的文件格式（如WebDataset、HDF5）。

3. 调整DataLoader参数：除了num_workers，pin_memory=True（对于NVIDIA

   GPU）和适当的prefetch_factor也能提升数据从CPU到GPU的传输效率。

我们曾遇到一个案例，训练ResNet时GPU利用率只有40%。

通过SwanLab发现，瓶颈在于自定义的数据增强函数中一个未向量化的循环。

优化该函数后，GPU利用率提升至85%，训练时间缩短了近一半。

2.2

显存分析与模型优化

显存监控不仅能告诉你是否“爆显存”，更能帮你优化模型规模与批大小的平衡。

SwanLab会记录显存使用的历史曲线，重点关注两个点：峰值显存和稳定态显存。

一个实用的技巧是：在SwanLab中启动一个短时间的“侦察实验”。

设置很小的epoch数，用不同的batch_size或模型配置运行。

通过对比这几个实验的显存曲线，你可以快速找到在当前硬件上能使用的最大batch_size，从而最大化GPU计算吞吐量。

3.

多框架与定制化集成的技巧

SwanLab宣传支持30+个框架，但“支持”和“好用”之间还有距离。

对于PyTorch、TensorFlow等主流框架，集成很顺畅。

但当你使用一些较新或定制化的训练循环时，就需要一些技巧来保证数据记录的完整性和准确性。

3.1

适配非标准训练循环

很多研究代码或自研框架的训练循环不是标准的for

epoch

dataloader:结构。

可能涉及多阶段训练、课程学习、复杂的验证触发逻辑等。

这时，生硬地在循环里插入swanlab.log会显得很乱。

我们的策略是：抽象一个轻量级的日志记录器。

这个记录器封装了SwanLab的log方法，并维护内部状态。

class
SwanLabLogger:
"""记录标量指标"""
full_name
f"{prefix}/{metric_name}"
prefix
self.step_counters.get(full_name,
+
"""记录图像，images可以是tensor、PIL或numpy数组列表"""
这里可以添加一些图像预处理或采样逻辑，避免记录过多图像
step
logger.log_scalar("loss",
loss_a,
logger.log_image("stage_a_samples",
generated_imgs)
logger.log_scalar("loss",
loss_b,
prefix="stage_b")

这样，无论你的训练逻辑多复杂，记录指标都变成一行简单调用，且保持了SwanLab界面上图表的有序性。

3.2

与JAX/Flax等框架的深度结合

对于像JAX这类函数式编程范式的框架，其无状态特性与SwanLab的记录方式需要稍作适配。

关键点是在训练状态更新循环中插入日志记录。

import
jax
"""一个简单的JAX训练步"""
def
state.apply_fn({'params':
params},
jnp.mean(cross_entropy_loss(logits,
return
state.apply_gradients(grads=grads)
return
注意：JAX数组需先转换为Python标量或numpy数组
step
float(state.opt_state.hyperparams['learning_rate']),
记录图像或中间结果示例
run.log({"sample_output":
swanlab.Image(sample_image)})

重点在于，JAX返回的是DeviceArray，需要显式转换为Python原生类型或NumPy数组后再传给swanlab.log。

4.

利用API实现自动化工作流

SwanLab提供了REST

API，这意味着你可以将实验跟踪无缝集成到自己的自动化流水线中，比如CI/CD、超参数搜索或模型注册流程。

4.1

通过API自动创建项目与实验

假设你有一个自动化的超参数搜索脚本，它会启动多个训练任务。

你希望每个任务都自动在SwanLab上创建一个实验，并将关键信息（如Git

Commit

ID、启动时间、参数）记录下来。

import
requests
base_url="https://api.swanlab.cn"):
self.api_key
"""通过API创建实验并返回实验ID"""
url
f"{self.base_url}/api/v1/projects/{project_name}/experiments"
payload
subprocess.check_output(['git',
'rev-parse',
'HEAD']).decode('utf-8').strip()
except:
SwanLabAPIClient(api_key="your_swanlab_api_key")
for
project_name="automl-search",
exp_name=f"hpo_trial_{hparams['id']}",
config=hparams
env['SWANLAB_EXPERIMENT_ID']
=
启动训练脚本

这样，所有自动化运行的实验都会整齐地出现在SwanLab的对应项目中，并且包含了可追溯的Git信息。

4.2

实验状态监控与告警集成

你可以写一个简单的监控脚本，定期轮询SwanLab

API，检查关键实验的状态和指标，并在出现异常时（如损失变为NaN、准确率长时间不提升）通过邮件、Slack或钉钉发送告警。

def
check_experiment_health(api_key,
project,
f"https://api.swanlab.cn/api/v1/projects/{project}/experiments/{experiment_id}/metrics"
headers
metrics.get('train/loss',
[{'value':
metrics.get('val/accuracy',
[])
准确率可能已收敛或停滞。
")

这种主动监控在运行耗时长、成本高的大模型训练时尤其有用，能帮你及时发现问题，避免浪费大量计算资源。

5.

数据记录与可视化的深度定制

SwanLab默认的折线图、图像预览很好用，但有时你需要更定制化的方式来呈现数据，以更好地支持分析。

5.1

记录自定义媒体与结构化数据

除了标量和图像，swanlab.log()还能记录文本、音频、3D点云、HTML等。

例如，在训练对话模型时，我们不仅记录困惑度（perplexity），还会定期采样一些模型生成的对话记录为文本，直接附在实验里。

#
global_step
run.log({"dialogue_samples":
global_step
model.generate_audio("Hello,
world!")
将tensor转换为numpy，并假设采样率为22050
run.log({"speech_sample":
swanlab.Audio(audio_tensor.numpy(),
sample_rate=22050)})

这些丰富的媒体记录，在事后复现实验结果、向团队演示模型能力时，比单纯的数字指标要直观得多。

5.2

使用自定义图表进行多维分析

SwanLab允许你上传任意JSON格式的数据，这为自定义可视化打开了大门。

虽然平台不直接提供像混淆矩阵、注意力热图这样的专用视图，但你可以通过记录原始数据，然后利用SwanLab的“自定义”图表类型，或导出数据后用Jupyter

Notebook进行深度分析。

例如，记录分类任务的混淆矩阵数据：

from
sklearn.metrics
将混淆矩阵记录为一个字典，包含矩阵数据和类别标签
cm_data
run.log({"confusion_matrix_data":
cm_data})

之后，你可以从SwanLab

API下载这个cm_data，在任何你喜欢的环境中绘制出精美的混淆矩阵图。

更进阶的做法是，写一个简单的本地脚本，定期从SwanLab拉取数据，自动生成包含多种自定义图表的分析报告。

挖掘这些隐藏功能的过程，本身就像一次有趣的探险。

SwanLab作为一个平台，提供了稳固的基础设施和丰富的接口，而如何将这些工具组合起来，构建适合自己团队的高效研发流水线，才是真正发挥其价值的关键。

我自己的体会是，与其追求更多的新工具，不如把现有工具的一个高级功能用透，它带来的效率提升往往是惊喜。

下次启动训练时，不妨先别急着点运行，花几分钟想想，这个实验除了损失和准确率，还有什么值得记录和分享的？或许，答案就在SwanLab那些你还没点开过的选项卡里。