로그 축 사용자 지정

import wandb

with wandb.init() as run:
  # range 함수는 0부터 9까지의 숫자 시퀀스를 생성합니다
  for i in range(10):
    log_dict = {
        "validation_loss": 1/(i+1)   
    }
    run.log(log_dict)

import wandb

custom_step = "<custom_step>"  # 맞춤형 x축 이름
metric_name = "<metric>"  # y축 metric 이름

with wandb.init() as run:
    # step metric(x축)과 그에 대해 로깅할 metric(y축)을 지정합니다
    run.define_metric(step_metric = custom_step, name = metric_name)

    for i in range(10):
        log_dict = {
            custom_step : int,  # x축 값
            metric_name : int,  # y축 값
        }
        run.log(log_dict)

import wandb
import random

with wandb.init() as run:
    run.define_metric(step_metric = "x_axis_squared", name = "validation_loss")

    for i in range(10):
        log_dict = {
            "x_axis_squared": i**2,
            "validation_loss": random.random(),
        }
        run.log(log_dict)

import wandb

with wandb.init() as run:

    # 다른 모든 train/ 메트릭이 이 step을 사용하도록 설정
    run.define_metric("train/*", step_metric="train/step")

    for i in range(10):
        log_dict = {
            "train/step": 2**i,  # 내부 W&B step에 따른 지수적 성장
            "train/loss": 1 / (i + 1),  # x-axis는 train/step
            "train/accuracy": 1 - (1 / (1 + i)),  # x-axis는 train/step
            "val/loss": 1 / (1 + i),  # x-axis는 내부 wandb step
        }
        run.log(log_dict)