実験管理で CSV ファイルを追跡する

W&B にデータをインポートしてログする方法

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W&B Python ライブラリを使用して、CSV ファイルをログし、W&B ダッシュボードで可視化します。W&B ダッシュボードは、機械学習モデルからの結果を整理し可視化する中心的な場所です。これは、W&B にログされていない以前の機械学習実験の情報を含む CSV ファイルやデータセットを含む CSV ファイルがある場合に特に便利です。

データセットの CSV ファイルをインポートしてログする

W&B Artifacts を使用することをお勧めします。CSV ファイルの内容を再利用しやすくするためです。

  1. まず、CSV ファイルをインポートします。以下のコードスニペットでは、iris.csv ファイル名をあなたの CSV ファイル名に置き換えてください:
import wandb
import pandas as pd

# CSV を新しい DataFrame に読み込む
new_iris_dataframe = pd.read_csv("iris.csv")
Python
  1. CSV ファイルを W&B Table に変換し、W&B ダッシュボードを利用します。
# DataFrame を W&B Table に変換
iris_table = wandb.Table(dataframe=new_iris_dataframe)
Python
  1. 次に、W&B Artifact を作成し、テーブルを Artifact に追加します:
# テーブルを Artifact に追加し、行制限を 200,000 に増やし、再利用しやすくする
iris_table_artifact = wandb.Artifact("iris_artifact", type="dataset")
iris_table_artifact.add(iris_table, "iris_table")

# データを保存するために、生の CSV ファイルを Artifact 内にログする
iris_table_artifact.add_file("iris.csv")
Python

W&B Artifacts についての詳細は、Artifacts チャプターを参照してください。

  1. 最後に、wandb.init を使用して W&B で追跡しログするために新しい W&B Run を開始します:
# データをログするために W&B run を開始
run = wandb.init(project="tables-walkthrough")

# テーブルをログして run で可視化
run.log({"iris": iris_table})

# そして行制限を増やすためにアーティファクトとしてログ!
run.log_artifact(iris_table_artifact)
Python

wandb.init() API は新しいバックグラウンドプロセスを開始し、データを Run にログし、デフォルトで wandb.ai に同期します。W&B ワークスペースダッシュボードでライブの可視化を表示します。以下の画像はコードスニペットのデモの出力を示しています。

CSV ファイルが W&B ダッシュボードにインポートされた

以下は、前述のコードスニペットを含む完全なスクリプトです:

import wandb
import pandas as pd

# CSV を新しい DataFrame に読み込む
new_iris_dataframe = pd.read_csv("iris.csv")

# DataFrame を W&B Table に変換
iris_table = wandb.Table(dataframe=new_iris_dataframe)

# テーブルを Artifact に追加し、行制限を 200,000 に増やし、再利用しやすくする
iris_table_artifact = wandb.Artifact("iris_artifact", type="dataset")
iris_table_artifact.add(iris_table, "iris_table")

# データを保存するために、生の CSV ファイルを Artifact 内にログする
iris_table_artifact.add_file("iris.csv")

# データをログするために W&B run を開始
run = wandb.init(project="tables-walkthrough")

# テーブルをログして run で可視化
run.log({"iris": iris_table})

# そして行制限を増やすためにアーティファクトとしてログ!
run.log_artifact(iris_table_artifact)

# run を終了する (ノートブックで便利)
run.finish()
Python

実験の CSV をインポートしてログする

場合によっては、実験の詳細が CSV ファイルにあることがあります。そのような CSV ファイルに共通する詳細には次のようなものがあります:

実験 モデル名 ノート タグ 層の数 最終トレイン精度 最終評価精度 トレーニング損失
実験 1 mnist-300-layers トレーニングデータに過剰適合 [latest] 300 0.99 0.90 [0.55, 0.45, 0.44, 0.42, 0.40, 0.39]
実験 2 mnist-250-layers 現行の最良モデル [prod, best] 250 0.95 0.96 [0.55, 0.45, 0.44, 0.42, 0.40, 0.39]
実験 3 mnist-200-layers ベースラインモデルより悪かったため、デバッグ必要 [debug] 200 0.76 0.70 [0.55, 0.45, 0.44, 0.42, 0.40, 0.39]
… … … … … … …
実験 N mnist-X-layers ノート … … … … […, …]

W&B は実験の CSV ファイルを受け取り、W&B 実験 Run に変換することができます。次のコードスニペットとコードスクリプトで、実験の CSV ファイルをインポートしてログする方法を示しています:

  1. 最初に、CSV ファイルを読み込んで Pandas DataFrame に変換します。"experiments.csv" を CSV ファイル名に置き換えてください:
import wandb
import pandas as pd

FILENAME = "experiments.csv"
loaded_experiment_df = pd.read_csv(FILENAME)

PROJECT_NAME = "Converted Experiments"

EXPERIMENT_NAME_COL = "Experiment"
NOTES_COL = "Notes"
TAGS_COL = "Tags"
CONFIG_COLS = ["Num Layers"]
SUMMARY_COLS = ["Final Train Acc", "Final Val Acc"]
METRIC_COLS = ["Training Losses"]

# 作業を容易にするための Pandas DataFrame のフォーマット
for i, row in loaded_experiment_df.iterrows():
    run_name = row[EXPERIMENT_NAME_COL]
    notes = row[NOTES_COL]
    tags = row[TAGS_COL]

    config = {}
    for config_col in CONFIG_COLS:
        config[config_col] = row[config_col]

    metrics = {}
    for metric_col in METRIC_COLS:
        metrics[metric_col] = row[metric_col]

    summaries = {}
    for summary_col in SUMMARY_COLS:
        summaries[summary_col] = row[summary_col]
Python
  1. 次に、wandb.init()を使用して W&B で追跡し、ログするための新しい W&B Run を開始します:
run = wandb.init(
    project=PROJECT_NAME, name=run_name, tags=tags, notes=notes, config=config
)
Python

実験が進行するにつれて、メトリクスのすべてのインスタンスをログし、W&B で表示、クエリ、および分析可能にすることをお勧めするかもしれません。これを実現するには、run.log() コマンドを使用します:

run.log({key: val})
Python

また、run の結果を定義するために最終的なサマリーメトリクスをオプションでログすることもできます。これを実現するには、W&B define_metric API を使用します。この例では、run.summary.update() によりサマリーメトリクスを run に追加します:

run.summary.update(summaries)
Python

サマリーメトリクスの詳細については、Log Summary Metricsを参照してください。

以下は、上記のサンプルテーブルを W&B ダッシュボードに変換する完全な例のスクリプトです:

FILENAME = "experiments.csv"
loaded_experiment_df = pd.read_csv(FILENAME)

PROJECT_NAME = "Converted Experiments"

EXPERIMENT_NAME_COL = "Experiment"
NOTES_COL = "Notes"
TAGS_COL = "Tags"
CONFIG_COLS = ["Num Layers"]
SUMMARY_COLS = ["Final Train Acc", "Final Val Acc"]
METRIC_COLS = ["Training Losses"]

for i, row in loaded_experiment_df.iterrows():
    run_name = row[EXPERIMENT_NAME_COL]
    notes = row[NOTES_COL]
    tags = row[TAGS_COL]

    config = {}
    for config_col in CONFIG_COLS:
        config[config_col] = row[config_col]

    metrics = {}
    for metric_col in METRIC_COLS:
        metrics[metric_col] = row[metric_col]

    summaries = {}
    for summary_col in SUMMARY_COLS:
        summaries[summary_col] = row[summary_col]

    run = wandb.init(
        project=PROJECT_NAME, name=run_name, tags=tags, notes=notes, config=config
    )

    for key, val in metrics.items():
        if isinstance(val, list):
            for _val in val:
                run.log({key: _val})
        else:
            run.log({key: val})

    run.summary.update(summaries)
    run.finish()
Python

最終更新 June 17, 2025