チュートリアル: テーブルをログして、データを視覚化し、クエリする方法

The following クイックスタートでは、データテーブルをログし、データを視覚化し、データをクエリする方法を示します。以下のボタンを選択して、PyTorch クイックスタートの MNIST データの例のプロジェクトを試してください。

1. テーブルをログする

W&B を使用してテーブルをログします。新しいテーブルを作成するか、Pandas の Dataframe を渡すことができます。

テーブルを作成する
Pandas Dataframe

新しい Table を作成してログするには、次を使用します:

wandb.init(): run を作成して結果を追跡します。
wandb.Table(): 新しいテーブルオブジェクトを作成します。
- columns: カラム名を設定します。
- data: 各行の内容を設定します。
run.log(): テーブルをログし、W&B に保存します。

例はこちらです:

import wandb

run = wandb.init(project="table-test")
# 新しいテーブルを作成してログします。
my_table = wandb.Table(columns=["a", "b"], data=[["a1", "b1"], ["a2", "b2"]])
run.log({"Table Name": my_table})

Pandas Dataframe を wandb.Table() に渡して、新しいテーブルを作成します。

import wandb
import pandas as pd

df = pd.read_csv("my_data.csv")

run = wandb.init(project="df-table")
my_table = wandb.Table(dataframe=df)
wandb.log({"Table Name": my_table})

サポートされているデータ型の詳細については、W&B API リファレンスガイドの wandb.Table を参照してください。

2. プロジェクトワークスペースでテーブルを視覚化する

ワークスペースで結果のテーブルを表示します。

W&B アプリでプロジェクトに移動します。
プロジェクトワークスペースで run の名前を選択します。それぞれのユニークなテーブルキーに対して新しいパネルが追加されます。

この例では、my_table がキー "Table Name" の下にログされています。

3. モデルバージョンを比較する

複数の W&B Runs のサンプルテーブルをログし、プロジェクトワークスペースで結果を比較します。この例のワークスペースでは、複数の異なるバージョンから同じテーブルに行を結合する方法を示しています。

モデルの結果を探索し評価するためにテーブルのフィルタ、ソート、グループ化の機能を使用してください。

​1. テーブルをログする

​2. プロジェクトワークスペースでテーブルを視覚化する

​3. モデル バージョン を比較する

1. テーブルをログする

2. プロジェクトワークスペースでテーブルを視覚化する

3. モデルバージョンを比較する