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。

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。

  1. W&B アプリでプロジェクトに移動します。
  2. 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。