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> メトリクス、動画、カスタム プロットなどをトラッキングします

# 概要

W\&B Python SDK を使用して、メトリクス、メディア、またはカスタム オブジェクトの辞書を step にログします。W\&B は各 step でキーと値のペアを収集し、`wandb.Run.log()` でデータをログするたびに、1 つの統合された辞書に保存します。スクリプトからログされたデータは、マシン上の `wandb` というディレクトリにローカル保存され、その後 W\&B クラウドまたは[プライベート サーバー](/ja/products/wandb/platform/hosting)に同期されます。

<Note>
  キーと値のペアが 1 つの統合された辞書に保存されるのは、各 step に同じ値を渡した場合のみです。`step` に異なる値をログすると、W\&B は収集したすべてのキーと値をメモリに書き込みます。
</Note>

デフォルトでは、`wandb.Run.log()` を呼び出すたびに新しい `step` になります。W\&B はチャートやパネルを作成する際、step をデフォルトの X 軸として使用します。必要に応じて、カスタム X 軸を作成して使用したり、カスタム サマリー メトリクスを取得したりできます。詳しくは、[ログの軸のカスタマイズ](/ja/products/wandb/track/log/customize-logging-axes)をご覧ください。

<Warning>
  `wandb.Run.log()` を使用して、各 `step` に対して 0、1、2 などの連続した値をログします。履歴の特定の step に書き込むことはできません。W\&B は "現在" と "次" の step にのみ書き込みます。
</Warning>

<h2 id="automatically-logged-data">
  自動的にログされるデータ
</h2>

W\&B は W\&B の実験中に以下の情報を自動的にログします：

* **システムメトリクス**: CPU と GPU 使用率、ネットワークなど。GPU の場合、これらは [`nvidia-smi`](https://developer.nvidia.com/nvidia-system-management-interface) で取得されます。
* **Command Line**: stdout と stderr が取得され、[Run page](/ja/products/wandb/runs) の logs タブに表示されます。

アカウントの [Settings page](https://forge.coreweave.com/settings) で [コードの保存](https://wandb.me/code-save-colab) をオンにすると、以下をログします：

* **Git commit**: 最新の git commit を取得し、Run page の Overview タブで確認できます。また、未コミットの変更がある場合は `diff.patch` ファイルも表示されます。
* **Dependencies**: `requirements.txt` ファイルがアップロードされ、Run page の files タブに表示されます。また、run のために `wandb` ディレクトリに保存したファイルも表示されます。

<h2 id="what-data-is-logged-with-specific-wb-api-calls">
  W\&B の特定の API 呼び出しでは、どのようなデータがログされますか？
</h2>

W\&B では、ログする内容を自由に選べます。以下に、よくログされるオブジェクトの例を示します。

* **Datasets**: 画像やその他のデータセットのサンプルを W\&B にストリーミングするには、それらを明示的にログする必要があります。
* **Plots**: `wandb.plot()` を `wandb.Run.log()` とともに使用してチャートをトラッキングします。詳細については [Log Plots](/ja/products/wandb/track/log/plots) を参照してください。
* **Tables**: `wandb.Table` を使用してデータをログすると、W\&B で視覚化したりクエリしたりできます。詳細については [Log Tables](/ja/products/wandb/track/log/log-tables) を参照してください。
* **PyTorch の勾配**: `wandb.Run.watch(model)` を追加すると、重みの勾配をヒストグラムとして UI に表示できます。
* **設定情報**: ハイパーパラメーター、データセットへのリンク、使用しているアーキテクチャ名などを設定パラメーターとしてログします。`wandb.init(config=your_config_dictionary)` のように渡します。
* **メトリクス**: `wandb.Run.log()` を使用してモデルのメトリクスを確認します。トレーニングループ内で精度や損失などのメトリクスをログすると、UI にリアルタイムで更新されるグラフが表示されます。

<h2 id="metric-naming-constraints">
  メトリクス命名の制約
</h2>

GraphQL の制限により、W\&B のメトリクス名は特定の命名規則に従う必要があります。

* **使用可能な文字**: 英字 (A-Z、a-z)、数字 (0-9)、アンダースコア (\_)
* **先頭文字**: 名の先頭は英字またはアンダースコアである必要があります
* **パターン**: メトリクス名は `/^[_a-zA-Z][_a-zA-Z0-9]*$/` に一致する必要があります

<Warning>
  メトリクス名には、カンマ、スペース、特殊記号などの無効な文字を使用しないでください。W\&B UI でのソート、クエリ、表示に問題が生じる可能性があります。
</Warning>

**有効なメトリクス名:**

```python theme={"system"}
with wandb.init() as run:
  run.log({"accuracy": 0.9, "val_loss": 0.1, "epoch_5": 5})
  run.log({"modelAccuracy": 0.95, "learning_rate": 0.001})
```

**無効なメトリクス名 (使用しないでください):**

```python theme={"system"}
with wandb.init() as run:
  run.log({"acc,val": 0.9})  # カンマを含む
  run.log({"loss-train": 0.1})  # ハイフンを含む
  run.log({"test acc": 0.95})  # スペースを含む
  run.log({"5_fold_cv": 0.8})  # 数値で始まる
```

<h2 id="common-workflows">
  一般的なワークフロー
</h2>

1. **最高精度を比較する**: run 間でメトリクスの最良値を比較するには、そのメトリクスのサマリー値を設定します。デフォルトでは、各キーについて最後にログした値がサマリーに設定されます。これは UI の表で役立ちます。表ではサマリー メトリクスに基づいて run を並べ替えたりフィルターしたりできるため、最終的な精度ではなく *最高* 精度に基づいて、表や棒グラフで run を比較しやすくなります。例: `wandb.run.summary["best_accuracy"] = best_accuracy`

2. **1 つのチャートで複数のメトリクスを表示する**: 1 回の呼び出しで複数のメトリクスをログします。例:
   ```python theme={"system"}
   with wandb.init() as run:
     run.log({"acc": 0.9, "loss": 0.1})
   ```
   これで、UI で両方のメトリクスをプロットできます。

3. **x 軸をカスタマイズする**: 同じログ呼び出しにカスタム x 軸を追加すると、W\&B ダッシュボードで別の軸を基準にメトリクスを可視化できます。例:
   ```python theme={"system"}
   with wandb.init() as run:
     run.log({'acc': 0.9, 'epoch': 3, 'batch': 117})
   ```
   特定のメトリクスのデフォルトの x 軸を設定するには、[Run.define\_metric()](/ja/products/wandb/ref/python/experiments/run#define_metric) を使用します。

4. **リッチメディアとチャートをログする**: `wandb.Run.log()` は、[画像や動画などのメディア](/ja/products/wandb/track/log/media) から [表](/ja/products/wandb/track/log/log-tables) や [チャート](/ja/products/wandb/app/features/custom-charts) まで、さまざまなデータタイプのログをサポートしています。

<h2 id="best-practices-and-tips">
  ベストプラクティスとヒント
</h2>

Experiments とログすることに関するベストプラクティスとヒントについては、[Best Practices: Experiments and Logging](https://forge.coreweave.com/wandb/wandb/pytorch-lightning-e2e/reports/W-B-Best-Practices-Guide--VmlldzozNTU1ODY1#w\&b-experiments-and-logging) を参照してください。