実験からプロットを作成して追跡する

機械学習実験からプロットを作成し、追跡する。

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Using the methods in wandb.plot, you can track charts with wandb.log, including charts that change over time during training. To learn more about our custom charting framework, check out this guide.

Basic charts

これらのシンプルなチャートにより、メトリクスと結果の基本的な可視化を簡単に構築できます。

wandb.plot.line()

カスタムなラインプロット、任意の軸上で順序付けられたポイントのリストをログします。

data = [[x, y] for (x, y) in zip(x_values, y_values)]
table = wandb.Table(data=data, columns=["x", "y"])
wandb.log(
    {
        "my_custom_plot_id": wandb.plot.line(
            table, "x", "y", title="Custom Y vs X Line Plot"
        )
    }
)

これは任意の2次元軸に曲線をログするために使用できます。二つの値のリストをプロットする場合、リスト内の値の数は正確に一致する必要があります。例えば、それぞれのポイントはxとyを持っている必要があります。

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wandb.plot.scatter()

カスタムな散布図をログします—任意の軸xとy上のポイント（x, y）のリスト。

data = [[x, y] for (x, y) in zip(class_x_scores, class_y_scores)]
table = wandb.Table(data=data, columns=["class_x", "class_y"])
wandb.log({"my_custom_id": wandb.plot.scatter(table, "class_x", "class_y")})

これは任意の2次元軸に散布ポイントをログするために使用できます。二つの値のリストをプロットする場合、リスト内の値の数は正確に一致する必要があります。例えば、それぞれのポイントはxとyを持っている必要があります。

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wandb.plot.bar()

カスタムな棒グラフをログします—数行でバーとしてラベル付けされた値のリストをネイティブに：

data = [[label, val] for (label, val) in zip(labels, values)]
table = wandb.Table(data=data, columns=["label", "value"])
wandb.log(
    {
        "my_bar_chart_id": wandb.plot.bar(
            table, "label", "value", title="Custom Bar Chart"
        )
    }
)

これは任意の棒グラフをログするために使用できます。リスト内のラベルと値の数は正確に一致する必要があります。それぞれのデータポイントは両方を持たなければなりません。

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wandb.plot.histogram()

カスタムなヒストグラムをログします—発生のカウント/頻度でリスト内の値をビンへソートします—数行でネイティブに。予測信頼度スコア（scores）のリストがあって、その分布を可視化したいとします。

data = [[s] for s in scores]
table = wandb.Table(data=data, columns=["scores"])
wandb.log({"my_histogram": wandb.plot.histogram(table, "scores", title="Histogram")})

これは任意のヒストグラムをログするために使用できます。dataはリストのリストで、行と列の2次元配列をサポートすることを意図しています。

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wandb.plot.line_series()

複数の線、または複数の異なるx-y座標ペアのリストを一つの共有x-y軸上にプロットします：

wandb.log(
    {
        "my_custom_id": wandb.plot.line_series(
            xs=[0, 1, 2, 3, 4],
            ys=[[10, 20, 30, 40, 50], [0.5, 11, 72, 3, 41]],
            keys=["metric Y", "metric Z"],
            title="Two Random Metrics",
            xname="x units",
        )
    }
)

xとyのポイントの数は正確に一致する必要があることに注意してください。複数のy値のリストに合ったx値のリストを一つ提供することも、または各y値のリストに対して個別のx値のリストを提供することもできます。

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Model evaluation charts

これらのプリセットチャートは、wandb.plotメソッド内蔵で、スクリプトからチャートを直接ログして、UIで正確に確認したい情報をすぐに把握できます。

wandb.plot.pr_curve()

Precision-Recall curve を1行で作成します：

wandb.log({"pr": wandb.plot.pr_curve(ground_truth, predictions)})

コードが以下のものにアクセスできるときに、これをログできます：

  • 一連の例に対するモデルの予測スコア（predictions）
  • それらの例に対応する正解ラベル（ground_truth）
  • （オプションで）ラベル/クラス名のリスト（labels=["cat", "dog", "bird"...] で、ラベルインデックスが0はcat、1はdog、2はbirdを意味するなど）
  • （オプションで）プロットで可視化するラベルのサブセット

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wandb.plot.roc_curve()

ROC curve を1行で作成します：

wandb.log({"roc": wandb.plot.roc_curve(ground_truth, predictions)})

コードが以下のものにアクセスできるときに、これをログできます：

  • 一連の例に対するモデルの予測スコア（predictions）
  • それらの例に対応する正解ラベル（ground_truth）
  • （オプションで）ラベル/クラス名のリスト（labels=["cat", "dog", "bird"...] で、ラベルインデックスが0はcat、1はdog、2はbirdを意味するなど）
  • （オプションで）プロットで可視化するラベルのサブセット（まだリスト形式）

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wandb.plot.confusion_matrix()

マルチクラスの混同行列 を1行で作成します：

cm = wandb.plot.confusion_matrix(
    y_true=ground_truth, preds=predictions, class_names=class_names
)

wandb.log({"conf_mat": cm})

コードが以下のものにアクセスできるときに、これをログできます：

  • 一連の例に対するモデルの予測ラベル（preds）または正規化された確率スコア（probs）。確率は（例の数、クラスの数）という形でなければなりません。確率または予測のどちらでも良いですが両方を提供することはできません。
  • それらの例に対応する正解ラベル（y_true）
  • 文字列のラベル/クラス名のフルリスト（例：class_names=["cat", "dog", "bird"] で、インデックス0がcat、1がdog、2がbirdである場合）

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Interactive custom charts

完全なカスタマイズを行う場合、内蔵のCustom Chart presetを調整するか、新しいプリセットを作成し、チャートを保存します。チャートIDを使用して、そのカスタムプリセットに直接スクリプトからデータをログします。

# 作成したい列を持つテーブルを作成
table = wandb.Table(data=data, columns=["step", "height"])

# テーブルの列からチャートのフィールドへマップ
fields = {"x": "step", "value": "height"}

# 新しいカスタムチャートプリセットにテーブルを使用
# 自分の保存したチャートプリセットを使用するには、vega_spec_nameを変更
# タイトルを編集するには、string_fieldsを変更
my_custom_chart = wandb.plot_table(
    vega_spec_name="carey/new_chart",
    data_table=table,
    fields=fields,
    string_fields={"title": "Height Histogram"},
)

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Matplotlib and Plotly plots

W&BのCustom Chartsをwandb.plotで使用する代わりに、matplotlibやPlotlyで生成されたチャートをログすることができます。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel("some interesting numbers")
wandb.log({"chart": plt})

matplotlibプロットまたは図オブジェクトをwandb.log()に渡すだけです。デフォルトでは、プロットをPlotlyプロットに変換します。プロットを画像としてログしたい場合はwandb.Imageにプロットを渡すことができます。Plotlyチャートを直接受け入れることもできます。

Log custom HTML to W&B Tables

W&Bでは、PlotlyやBokehからインタラクティブなチャートをHTMLとしてログし、Tablesに追加することをサポートしています。

Log Plotly figures to Tables as HTML

インタラクティブなPlotlyチャートをwandb TablesにHTML形式でログできます。

import wandb
import plotly.express as px

# 新しいrunを初期化
run = wandb.init(project="log-plotly-fig-tables", name="plotly_html")

# テーブルを作成
table = wandb.Table(columns=["plotly_figure"])

# Plotly図のパスを作成
path_to_plotly_html = "./plotly_figure.html"

# 例のPlotly図
fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 4, 9, 16])

# Plotly図をHTMLに書き込み
# auto_playをFalseに設定すると、アニメーション付きのPlotlyチャートが自動的にテーブル内で再生されないようにします
fig.write_html(path_to_plotly_html, auto_play=False)

# Plotly図をHTMLファイルとしてTableに追加
table.add_data(wandb.Html(path_to_plotly_html))

# Tableをログ
run.log({"test_table": table})
wandb.finish()

Log Bokeh figures to Tables as HTML

インタラクティブなBokehチャートをwandb TablesにHTML形式でログできます。

from scipy.signal import spectrogram
import holoviews as hv
import panel as pn
from scipy.io import wavfile
import numpy as np
from bokeh.resources import INLINE

hv.extension("bokeh", logo=False)
import wandb


def save_audio_with_bokeh_plot_to_html(audio_path, html_file_name):
    sr, wav_data = wavfile.read(audio_path)
    duration = len(wav_data) / sr
    f, t, sxx = spectrogram(wav_data, sr)
    spec_gram = hv.Image((t, f, np.log10(sxx)), ["Time (s)", "Frequency (hz)"]).opts(
        width=500, height=150, labelled=[]
    )
    audio = pn.pane.Audio(wav_data, sample_rate=sr, name="Audio", throttle=500)
    slider = pn.widgets.FloatSlider(end=duration, visible=False)
    line = hv.VLine(0).opts(color="white")
    slider.jslink(audio, value="time", bidirectional=True)
    slider.jslink(line, value="glyph.location")
    combined = pn.Row(audio, spec_gram * line, slider).save(html_file_name)


html_file_name = "audio_with_plot.html"
audio_path = "hello.wav"
save_audio_with_bokeh_plot_to_html(audio_path, html_file_name)

wandb_html = wandb.Html(html_file_name)
run = wandb.init(project="audio_test")
my_table = wandb.Table(columns=["audio_with_plot"], data=[[wandb_html], [wandb_html]])
run.log({"audio_table": my_table})
run.finish()

最終更新 May 9, 2025