実験からプロットを作成してトラッキングする

import wandb
# プロットする列を含む表を作成します。
table = wandb.Table(data=data, columns=["step", "height"])

# 表の列をチャートのフィールドにマッピングします。
fields = {"x": "step", "value": "height"}

# 表のデータを新しいカスタム チャート プリセットに渡します。
# 自分で保存したチャート プリセットを使用するには、vega_spec_name を変更します。
# タイトルを編集するには、string_fields を変更します。
my_custom_chart = wandb.plot_table(
    vega_spec_name="carey/new_chart",
    data_table=table,
    fields=fields,
    string_fields={"title": "Height Histogram"},
)

with wandb.init() as run:
    # カスタム チャートをログします。
    run.log({"my_custom_chart": my_custom_chart})

import wandb
import matplotlib.pyplot as plt

with wandb.init() as run:
    # 簡単な matplotlib のプロットを作成します。
    plt.figure()
    plt.plot([1, 2, 3, 4])
    plt.ylabel("some interesting numbers")

    # プロットを W&B にログします。
    run.log({"chart": plt})

import wandb
import plotly.express as px

# 新しい run を初期化します。
with wandb.init(project="log-plotly-fig-tables", name="plotly_html") as run:

    # 表を作成します。
    table = wandb.Table(columns=["plotly_figure"])

    # Plotly の図の保存先パスを指定します。
    path_to_plotly_html = "./plotly_figure.html"

    # Plotly の図の例です。
    fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 4, 9, 16])

    # Plotly の図を HTML に書き出します。
    # auto_play を False に設定すると、アニメーション付きの Plotly チャートが
    # 表内で自動再生されなくなります。
    fig.write_html(path_to_plotly_html, auto_play=False)

    # Plotly の図を HTML ファイルとして表に追加します。
    table.add_data(wandb.Html(path_to_plotly_html))

    # 表をログします。
    run.log({"test_table": table})

from scipy.signal import spectrogram
import holoviews as hv
import panel as pn
from scipy.io import wavfile
import numpy as np
from bokeh.resources import INLINE

hv.extension("bokeh", logo=False)
import wandb


def save_audio_with_bokeh_plot_to_html(audio_path, html_file_name):
    sr, wav_data = wavfile.read(audio_path)
    duration = len(wav_data) / sr
    f, t, sxx = spectrogram(wav_data, sr)
    spec_gram = hv.Image((t, f, np.log10(sxx)), ["Time (s)", "Frequency (hz)"]).opts(
        width=500, height=150, labelled=[]
    )
    audio = pn.pane.Audio(wav_data, sample_rate=sr, name="Audio", throttle=500)
    slider = pn.widgets.FloatSlider(end=duration, visible=False)
    line = hv.VLine(0).opts(color="white")
    slider.jslink(audio, value="time", bidirectional=True)
    slider.jslink(line, value="glyph.location")
    combined = pn.Row(audio, spec_gram * line, slider).save(html_file_name)


html_file_name = "audio_with_plot.html"
audio_path = "hello.wav"
save_audio_with_bokeh_plot_to_html(audio_path, html_file_name)

wandb_html = wandb.Html(html_file_name)

with wandb.init(project="audio_test") as run:
    my_table = wandb.Table(columns=["audio_with_plot"], data=[[wandb_html]])
    run.log({"audio_table": my_table})