チュートリアル: 表をログし、データを可視化してクエリする

以下のクイックスタートでは、データ表をログする方法、データを可視化する方法、データをクエリする方法を紹介します。下のボタンを選択すると、MNIST データを使った PyTorch のクイックスタートのサンプル project を試せます。

表をログする

W&B で表をログします。新しい表を作成するか、Pandas のデータフレームを渡します。

表を作成する
Pandas データフレーム

新しい Table を作成してログするには、次を使用します。

wandb.init(): 結果をトラッキングする run を作成します。
wandb.Table(): 新しい表オブジェクトを作成します。
- columns: 列名を設定します。
- data: 各行の内容を設定します。
wandb.Run.log(): 表をログして W&B に保存します。

例:

import wandb

with wandb.init(project="table-test") as run:
    # 新しい表を作成してログします。
    my_table = wandb.Table(columns=["a", "b"], data=[["a1", "b1"], ["a2", "b2"]])
    run.log({"Table Name": my_table})

Pandas のデータフレームを wandb.Table() に渡すと、新しい表を作成できます。

import wandb
import pandas as pd

df = pd.read_csv("my_data.csv")

with wandb.init(project="df-table") as run:
    # DataFrame から新しい表を作成し、
    # W&B にログします。
  my_table = wandb.Table(dataframe=df)
  run.log({"Table Name": my_table})

サポートされるデータタイプの詳細については、W&B API リファレンスガイドの wandb.Table を参照してください。

プロジェクトの Workspace で表を可視化する

生成された表を Workspace で確認します。

W&B アプリで project にアクセスします。
プロジェクトの Workspace で run 名を選択します。一意の表キーごとに新しいパネルが追加されます。

この例では、my_table はキー "Table Name" でログされています。

モデルのバージョン間で比較する

複数の W&B run からサンプルの表をログし、プロジェクトの Workspace で結果を比較します。このサンプル Workspace では、異なる複数のバージョンの行を 1 つの表にまとめる方法を紹介しています。

表のフィルター、並べ替え、グループ化の機能を使用して、モデルの結果を詳しく調べて評価します。

​ 表をログする

​ プロジェクトの Workspace で表を可視化する

​ モデルのバージョン間で比較する

表をログする

プロジェクトの Workspace で表を可視化する

モデルのバージョン間で比較する