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
W&B Tables を 5 分で始めるクイックスタートで使い方を確認しましょう。
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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。
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。

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