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Ce guide de démarrage rapide montre comment journaliser des tableaux de données, puis les visualiser et les interroger. Cliquez sur le bouton ci-dessous pour essayer un exemple de projet de démarrage rapide PyTorch sur les données MNIST.

  1. Journaliser un tableau

Journalisez un tableau avec W&B. Vous pouvez soit créer un nouveau tableau, soit transmettre un DataFrame Pandas.
Pour créer et journaliser un nouveau tableau, vous utiliserez :
  • wandb.init() : crée un run pour suivre les résultats.
  • wandb.Table() : crée un nouvel objet tableau.
    • columns : définit les noms des colonnes.
    • data : définit le contenu de chaque ligne.
  • wandb.Run.log() : journalise le tableau pour l’enregistrer dans W&B.
Voici un exemple :

  1. Visualiser les tableaux dans le workspace de votre projet

Affichez le tableau obtenu dans votre workspace.
  1. Accédez à votre projet dans la W&B App.
  2. Sélectionnez le nom de votre run dans le workspace de votre projet. Un nouveau panneau est ajouté pour chaque clé de tableau unique.
Exemple de tableau journalisé
Dans cet exemple, my_table est journalisé sous la clé "Table Name".

  1. Comparer plusieurs versions de modèles

Journalisez des tableaux d’échantillons issus de plusieurs runs W&B et comparez les résultats dans le Workspace du projet. Cet exemple de workspace montre comment combiner dans un même tableau des lignes provenant de plusieurs versions différentes.
Comparaison de tableaux entre runs
Utilisez les fonctionnalités de filtrage, de tri et de regroupement des tableaux pour explorer et évaluer les résultats des modèles.
Filtrage d’un tableau
Dernière modification le 30 septembre 2026