チュートリアル： テーブル の ログ 、 データの視覚化とクエリ

5 分で読める クイックスタート で、 W&B テーブル の使い方を学びましょう。

以下の クイックスタート では、 データの ログ を記録し、可視化し、クエリを実行する方法を説明します。

以下のボタンを選択して、 MNIST データ を使用した PyTorch クイックスタート の例を試してみてください。

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1. Table を ログ に記録する

W&B で Table の ログ を記録します。新しい Table を構築するか、 Pandas Dataframe を渡すことができます。

Table を構築する

新しい Table を構築して ログ に記録するには、以下を使用します：

• wandb.init(): 結果を追跡するための run を作成します。
• wandb.Table(): 新しい Table 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。
• wandb.Run.log(): Table を ログ に記録して W&B に保存します。

以下に例を示します：

import wandb

with wandb.init(project="table-test") as run:
    # 新しい table を作成し、ログを記録します。
    my_table = wandb.Table(columns=["a", "b"], data=[["a1", "b1"], ["a2", "b2"]])
    run.log({"Table Name": my_table})

Pandas Dataframe

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

import wandb
import pandas as pd

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

with wandb.init(project="df-table") as run:
    # DataFrame から新しい table を作成し、
    # W&B にログを記録します。
  my_table = wandb.Table(dataframe=df)
  run.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。

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2. プロジェクトの Workspace で Tables を可視化する

Workspace で生成された Table を確認します。

1. W&B App で自らの プロジェクト に移動します。
2. プロジェクト の Workspace で run の名前を選択します。一意の Table キー ごとに新しい パネル が追加されます。

この例では、 my_table は "Table Name" という キー の下に ログ 記録されています。

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3. モデル の バージョン 間で比較する

複数の W&B Runs からサンプル Table を ログ 記録し、 プロジェクト の Workspace で 結果 を比較します。この サンプル Workspace では、複数の異なる バージョン からの行を同じ Table 内で結合する方法を示しています。

Table のフィルタ、ソート、グループ化機能を使用して、 モデル の 結果 を探索および評価します。