チュートリアル: 表をログし、データを可視化してクエリする

5分でできるクイックスタートで、W&B Tablesの使い方を学びます。

以下のクイックスタートでは、データの表をログし、データを可視化し、データをクエリ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のクイックスタートのサンプルプロジェクトをお試しください。

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1. 表をログする

W&B で表をログします。新しい表を作成することも、Pandas Dataframe を渡すこともできます。

表を作成する

新しい表を作成してログするには、次を使用します。

• wandb.init(): 結果をトラッキングするための run を作成します。
• wandb.Table(): 新しい表 object を作成します。
  • columns: 列名を設定します。
  • data: 各行の内容を設定します。
• wandb.Run.log(): 表をログして 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

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

import wandb
import pandas as pd

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

with wandb.init(project="df-table") as run:
    # DataFrame から新しいテーブルを作成し、
    # W&B にログします。
  my_table = wandb.Table(dataframe=df)
  run.log({"Table Name": my_table})

サポートされるデータ型の詳細については、W&B API Reference Guide の wandb.Table を参照してください。

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2. ワークスペースで表を可視化する

ワークスペースで生成された表を表示します。

1. W&B App のプロジェクトにアクセスします。
2. ワークスペースで run 名を選択します。一意の表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 はキー "Table Name" でログされています。

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3. モデルバージョンをまたいで比較する

複数の W&B Runs からサンプル表をログし、ワークスペースで結果を比較します。このワークスペースの例では、同じ表内で複数の異なるバージョンの行を組み合わせる方法を示します。

表のフィルター、並べ替え、グループ化機能を使用して、モデルの結果を調べて評価します。