Aperçu des types de données

Dans W&B, les types de données sont des classes qui encapsulent des médias et des données structurées afin de les journaliser dans des runs. Ils fournissent des composants de visualisation dans l’interface W&B et prennent en charge la sérialisation, le stockage et la récupération des données.

Types de données disponibles

Type de données	Description
`Image`	Journalisez des images avec prise en charge des masques, des boîtes englobantes et de la segmentation.
`Video`	Suivez des données vidéo pour les sorties de modèle ou les échantillons de dataset.
`Audio`	Journalisez des échantillons audio pour les tâches de traitement audio.
`Table`	Créez des tableaux pouvant combiner différents types de médias.
`Plotly`	Journalisez des graphiques Plotly pour la visualisation de données.
`Html`	Intégrez du contenu HTML personnalisé.
`Object3D`	Visualisez des nuages de points et des maillages 3D.
`Molecule`	Journalisez des structures moléculaires pour la chimie computationnelle.

Exemples

Cet exemple utilise un objet Image :

import wandb
import matplotlib.pyplot as plt

# Générer une image pour la démonstration
path_to_img = "/path/to/cafe.png"
im = plt.imread(path_to_img)

# Initialiser un nouveau run
with wandb.init(project="awesome-project") as run:

    # Journaliser l’image
    run.log({"img": [wandb.Image(im, caption="Cafe")]})

Cet exemple utilise un objet Table pour journaliser un tableau contenant à la fois du texte et des étiquettes :

import wandb

# Initialiser un nouveau run
with wandb.init(project="visualize-predictions", name="tables") as run:

    # Créer des données tabulaires à partir d’une liste de listes
    data = [["Cat", "1", "1"],["Dog", "0", "-1"]]
    run.log({"Table 1": wandb.Table(data=data, columns=["Text", "Predicted Label", "True Label"])})

    # Créer des données tabulaires avec la méthode `wandb.Table.add_data()`
    table = wandb.Table(columns=["Text", "Predicted Label", "True Label"])
    table.add_data("Cat", "1", "1")
    table.add_data("Dog", "0", "-1")
    run.log({"Table 2": table})

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