튜토리얼: 맞춤형 차트 사용하기

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W&B에 데이터 로깅하기

with wandb.init() as run: 

  # 맞춤형 데이터 table 로깅하기
  my_custom_data = [[x1, y1, z1], [x2, y2, z2]]
  run.log(
    {"custom_data_table": wandb.Table(data=my_custom_data, columns=["x", "y", "z"])}
  )

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쿼리 만들기

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쿼리 추가

1. summary를 클릭하고 historyTable을 선택하여 run 이력에서 데이터를 가져오는 새 쿼리를 설정하세요.
2. wandb.Table()을 로깅한 키를 입력하세요. 이전 코드 스니펫에서는 custom_data_table이었습니다. 예시 노트북에서는 pr_curve와 roc_curve입니다. summaryTable, historyTable, **tableKey**에 대한 자세한 내용은 GraphQL 쿼리 구축을 참조하세요.

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Vega 필드 설정

• x-axis: runSets_historyTable_r (recall)
• y-axis: runSets_historyTable_p (precision)
• color: runSets_historyTable_c (클래스 레이블)

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차트 사용자 지정하기

• 플롯, 범례, X축, Y축에 제목을 추가하세요(각 필드에 “title” 설정).
• “mark” 값을 “point”에서 “line”으로 변경하세요.
• 사용하지 않는 “size” 필드를 제거하세요.

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보너스: 합성 히스토그램

1. 워크스페이스나 보고서에 새 맞춤형 차트 패널을 만드세요(Custom Chart 시각화를 추가하세요). 오른쪽 위의 Edit을 클릭하여 기본 제공 패널 유형의 Vega 사양을 수정하세요.
2. 기본 제공 Vega 사양을 Vega 합성 히스토그램 시작 코드로 바꾸세요. Vega 구문을 사용하여 이 Vega 사양에서 기본 제목, 축 제목, 입력 도메인 및 기타 세부 사항을 직접 수정할 수 있습니다. 예를 들어 색상을 변경하거나 세 번째 히스토그램을 추가할 수 있습니다.
3. 오른쪽 패널의 쿼리를 수정하여 wandb 로그에서 올바른 데이터를 불러오세요. summaryTable 필드를 추가하고 해당 tableKey를 class_scores로 설정하여 run이 로깅한 wandb.Table을 가져오세요. 이렇게 하면 드롭다운 메뉴에서 class_scores로 로깅한 wandb.Table의 열을 선택하여 두 히스토그램 구간 집합(red_bins 및 blue_bins)을 채울 수 있습니다. 예를 들어 빨간색 구간에는 animal 클래스 예측 점수를, 파란색 구간에는 plant 클래스 예측 점수를 선택할 수 있습니다.
4. 미리보기에 렌더링된 플롯이 원하는 모습이 될 때까지 Vega 사양과 쿼리를 계속 수정할 수 있습니다. 완료되면 상단의 Save as를 클릭하고 맞춤형 플롯에 이름을 지정하여 재사용할 수 있도록 하세요. 그런 다음 Apply from panel library를 클릭하여 플롯을 완성하세요.