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PyTorch Geometric(PyG)는 기하학적 딥러닝을 위한 라이브러리이며, W&B와 함께 사용하면 그래프를 시각화하고 실험을 추적할 수 있습니다. 이 가이드에서는 W&B에 인증하는 방법, wandb 라이브러리를 설치하는 방법, PyVis 또는 Plotly로 PyG 그래프를 시각화하는 방법, 그리고 PyG 워크플로에서 트레이닝 메트릭을 로깅하는 방법을 설명합니다. 이 가이드를 참고하여 W&B에서 실험을 추적하고 그래프 시각화를 공유하세요. PyTorch Geometric을 설치한 후 다음 단계에 따라 시작하세요.

가입 및 API 키 생성

API 키는 W&B에서 사용 중인 머신을 인증하는 데 사용됩니다. API 키는 사용자 프로필에서 생성할 수 있습니다.
더 간단한 방법으로 User Settings로 이동해 API 키를 생성하세요. API 키를 즉시 복사한 후 비밀번호 관리자와 같은 안전한 위치에 저장하세요.
  1. 오른쪽 상단의 사용자 프로필 아이콘을 클릭하세요.
  2. User Settings를 선택한 다음 API Keys 섹션까지 스크롤하세요.

wandb 라이브러리 설치 및 로그인

wandb 라이브러리를 로컬에 설치하고 로그인하려면 다음 단계를 따르세요.
  1. WANDB_API_KEY 환경 변수에 API 키를 설정하세요. <>로 묶인 값은 사용자의 값으로 바꾸세요.
  2. wandb 라이브러리를 설치하고 로그인하세요.

그래프 시각화하기

로그인한 후에는 그래프 시각화와 run 데이터를 W&B로 전송할 수 있습니다. 엣지 수, 노드 수 등 입력 그래프에 대한 세부 정보를 저장할 수 있습니다. W&B는 Plotly 차트와 HTML 패널 로깅을 지원하므로, 그래프용으로 만든 시각화도 모두 W&B에 로깅할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 일반적으로 많이 쓰는 두 가지 방법으로, 대화형 HTML 시각화를 위한 PyVis와 차트 기반 시각화를 위한 Plotly를 소개합니다.

PyVis 사용하기

다음 스니펫은 PyVis와 HTML로 이를 구현하는 방법을 보여줍니다.
대화형 그래프 시각화

Plotly 사용하기

Plotly로 그래프를 시각화하려면 먼저 PyG 그래프를 networkx 객체로 변환하세요. 그런 다음 노드와 엣지 각각에 대해 Plotly 산점도를 만드세요. 다음 스니펫을 사용하면 됩니다.
예시 함수로 생성하여 W&B Table에 로깅한 시각화

메트릭 로깅하기

그래프 시각화뿐 아니라, W&B를 사용하면 실험과 함께 손실 함수, 정확도 등 관련 메트릭도 추적할 수 있습니다. 트레이닝 루프에 다음 코드를 추가하세요.
에포크별 hits@K 메트릭
그래프 시각화와 트레이닝 메트릭을 W&B에 로깅하면 W&B 워크스페이스에서 PyG 실험의 run을 비교하고 결과를 공유할 수 있습니다.

추가 자료

다음 W&B Reports에서 PyG의 실제 활용 사례를 확인할 수 있습니다.
마지막 수정일 2026년 9월 30일