Documentation Index
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W&B의 데이터 타입은 run에 로깅하기 위해 미디어 및 구조화된 데이터를 감싸는 클래스입니다. 이 클래스들은 W&B UI에서 시각화 컴포넌트를 제공하고, 데이터 직렬화, 저장 및 조회를 처리합니다.
| Data Type | 설명 |
|---|
Image | 마스크, 바운딩 박스, 세그멘테이션을 포함하는 이미지를 로깅합니다. |
Video | 모델 출력 또는 데이터셋 샘플용 비디오 데이터를 추적합니다. |
Audio | 오디오 처리 작업을 위한 오디오 샘플을 로깅합니다. |
Table | 여러 미디어 유형을 함께 포함할 수 있는 테이블을 생성합니다. |
Plotly | 데이터 시각화를 위한 Plotly 차트를 로깅합니다. |
Html | 사용자 지정 HTML 콘텐츠를 삽입합니다. |
Object3D | 3D 포인트 클라우드와 메쉬를 시각화합니다. |
Molecule | 계산 화학을 위한 분자 구조를 로깅합니다. |
이 예제에서는 Image를 사용합니다.
import wandb
import matplotlib.pyplot as plt
# 데모 목적으로 이미지 생성
path_to_img = "/path/to/cafe.png"
im = plt.imread(path_to_img)
# 새 run 초기화
with wandb.init(project="awesome-project") as run:
# 이미지 로깅
run.log({"img": [wandb.Image(im, caption="Cafe")]})
이 예제에서는 Table을 사용해 텍스트와 레이블이 혼합된 테이블을 기록합니다:
import wandb
# 새 run 초기화
with wandb.init(project="visualize-predictions", name="tables") as run:
# 리스트의 리스트를 사용하여 표 형식 데이터 생성
data = [["Cat", "1", "1"],["Dog", "0", "-1"]]
run.log({"Table 1": wandb.Table(data=data, columns=["Text", "Predicted Label", "True Label"])})
# `wandb.Table.add_data()` 메서드를 사용하여 표 형식 데이터 생성
table = wandb.Table(columns=["Text", "Predicted Label", "True Label"])
table.add_data("Cat", "1", "1")
table.add_data("Dog", "0", "-1")
run.log({"Table 2": table})