在深度学习研究中，"炼丹" 容易但 "炼好丹" 难。一个成功的实验不仅需要好的模型和数据，更需要清晰的日志记录来追踪过程、分析结果、复现结论。今天我想分享如何用 SwanLab 搭建一套完善的医学图像分类实验日志系统，让你的每一次实验都有迹可循。

为什么需要实验日志？

做过深度学习的同学都懂这些痛：

• 跑了 10 组实验，结果记混了哪组用了哪个学习率
• 论文返修时发现半年前的实验参数找不到了
• 模型突然收敛变慢，却不知道是数据变了还是代码改了

实验日志就是解决这些问题的关键。在医学图像分类这类高精度要求的领域，日志的重要性更是加倍 —— 你需要记录每一个可能影响诊断结果的细节。

用 SwanLab 搭建医学图像分类日志系统

SwanLab 是一款轻量级但功能强大的实验追踪工具，特别适合科研场景。下面我将结合代码，讲解如何为医学图像分类任务（MedCls）配置日志系统。

第一步：日志目录准备

首先需要创建日志存储目录，确保实验文件有固定的存放位置：

# 从配置中获取日志根目录
log_dir = config.lightning.trainer.default_root_dir
# 创建目录（如果不存在）
os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)

这个目录会存放：

• 模型训练日志
• 实验配置文件
• 可视化图表
• 模型检查点（可选）

第二步：配置实验元数据

实验的 "身份信息" 至关重要，我们需要记录清楚这是哪个项目、用了什么参数：

# 基础配置：标记为医学分类任务
swanlab_config = {"UPPERFRAMEWORK": "MedCls"}
# 添加命令行参数（如学习率、批次大小等）
swanlab_config.update(vars(args))

 这里的vars(args)会将所有命令行参数（比如--lr 1e-4、--batch_size 32）自动加入配置，无需手动逐个添加。

第三步：初始化 SwanLab 日志器

这是日志系统的核心配置，决定了实验如何被记录和展示：

swanlab_logger = SwanLabLogger(
    project="MedCls",  # 项目名称：医学图像分类
    name="logs_data4+3/MixtureOfExpertswithoutSharedwithclassifier_refine",  # 实验名称
    config=swanlab_config,  # 实验配置
    logdir=os.path.join(config.lightning.trainer.default_root_dir, "swanlog"),  # 日志存储路径
    save_dir=log_dir  # 其他文件保存目录
)

实验命名的艺术

实验名称logs_data4+3/MixtureOfExpertswithoutSharedwithclassifier_refine包含了丰富信息：

• data4+3：表示使用了 4 个基础数据集 + 3 个扩展数据集
• MixtureOfExperts：说明用了混合专家模型架构
• withoutSharedwithclassifier_refine：记录了模型细节（无共享参数 + 带分类器 + 精调版本）

这样的命名能让你在数月后回看日志时，立刻明白这个实验的核心设置。

第四步：将日志器接入训练流程

最后，把配置好的日志器传入训练框架（以 PyTorch Lightning 为例）：

# 初始化训练器时指定日志器
trainer = pl.Trainer(
    logger=swanlab_logger,  # 启用SwanLab日志
    max_epochs=50,
    accelerator="gpu",
    devices=1
)

# 开始训练，日志会自动记录
trainer.fit(model, train_dataloader, val_dataloader)

日志系统能记录什么？

配置好的日志系统会自动帮你记录这些关键信息：

1. 实验配置全景

• 超参数：学习率、权重衰减、批次大小等
• 数据信息：数据集名称、样本数量、预处理方式
• 模型架构：层数、隐藏维度、激活函数等
• 环境信息：Python 版本、PyTorch 版本、CUDA 型号

2. 训练指标动态追踪

• 损失曲线：训练集 / 验证集损失的实时变化
• 性能指标：准确率、精确率、召回率、F1 值（尤其重要的医学指标）
• 学习率变化：查看学习率调度器是否正常工作

3. 可视化结果

• 混淆矩阵：直观展示模型在各类别上的表现（比如是否容易把 "中度" 误判为 "重度"）
• 样本预测示例：记录典型错误案例，帮助分析模型弱点
• 特征可视化：观察模型关注的图像区域是否合理（比如是否聚焦在病变部位）

为什么选择 SwanLab？

在医学图像分类任务中，SwanLab 的这些特性特别实用：

• 轻量级部署：无需复杂配置，本地即可运行，保护医学数据隐私
• 结构化日志：所有参数和指标自动关联，方便对比不同实验
• 灵活集成：可与 PyTorch Lightning、Hugging Face 等框架无缝对接
• 长期存储：实验记录永久保存，支持多年后的结果复现和对比

实验日志的最佳实践

结合医学图像分类的特点，分享几个日志记录的技巧：

1. 记录数据不平衡情况：医学数据往往类别不平衡，在日志中记录每个类别的样本数量
2. 标记关键时间点：在重要 epoch（如首次达到 80% 准确率时）添加日志备注
3. 保存错误案例：专门记录模型分类错误的样本，附带上图像和真实标签
4. 版本控制联动：在日志中记录 Git commit ID，确保代码版本可追溯

总结

一套完善的实验日志系统是医学图像分类研究的 "基础设施"。通过 SwanLab，我们可以轻松实现实验配置、指标追踪和结果可视化的全流程管理。好的日志不仅能帮你复现结果、优化模型，更能在论文写作和成果汇报时提供扎实的实验证据。

下次做实验时，别忘了先搭好日志系统 —— 它会成为你深度学习路上的 "黑匣子"，记录每一次进步的轨迹。