モデルを追跡する

W&B Python SDK を使用して、モデル、モデルの依存関係、およびそのモデルに関連するその他の情報を追跡します。

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モデル、モデルの依存関係、およびそのモデルに関連するその他の情報を W&B Python SDK を使用して追跡します。

内部的には、W&B は モデルアーティファクト のリネージを作成し、W&B アプリ UI で表示したり、W&B Python SDK を使用してプログラム的に確認することができます。詳細は モデルリネージマップの作成 を参照してください。

モデルをログする方法

run.log_model API を使用してモデルをログします。モデルファイルが保存されているパスを path パラメータに提供してください。このパスはローカルファイル、ディレクトリー、または s3://bucket/path のような外部バケットへのリファレンス URI のいずれかにすることができます。

オプションでモデルアーティファクトの名前を name パラメータに指定できます。name が指定されていない場合、W&B は入力パスのベース名を実行 ID を前に付けたものとして使用します。

以下のコードスニペットをコピーして貼り付けてください。<> で囲まれた値をあなた自身のものに置き換えてください。

import wandb

# W&B run を初期化
run = wandb.init(project="<project>", entity="<entity>")

# モデルをログする
run.log_model(path="<path-to-model>", name="<name>")
例: Keras モデルを W&B にログする

以下のコード例は、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) モデルを W&B にログする方法を示します。

import os
import wandb
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

config = {"optimizer": "adam", "loss": "categorical_crossentropy"}

# W&B run を初期化
run = wandb.init(entity="charlie", project="mnist-project", config=config)

# トレーニングアルゴリズム
loss = run.config["loss"]
optimizer = run.config["optimizer"]
metrics = ["accuracy"]
num_classes = 10
input_shape = (28, 28, 1)

model = keras.Sequential(
    [
        layers.Input(shape=input_shape),
        layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Flatten(),
        layers.Dropout(0.5),
        layers.Dense(num_classes, activation="softmax"),
    ]
)

model.compile(loss=loss, optimizer=optimizer, metrics=metrics)

# モデルを保存
model_filename = "model.h5"
local_filepath = "./"
full_path = os.path.join(local_filepath, model_filename)
model.save(filepath=full_path)

# モデルをログする
run.log_model(path=full_path, name="MNIST")

# W&B に対して明示的に run の終了を通知します。
run.finish()

最終更新 April 30, 2025