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> メトリクスまたは設定パラメーターに基づいて W&B の Runs を色分けし、視覚的にわかりやすいチャート凡例を作成します。

# セマンティック run プロットの凡例

メトリクスまたは設定パラメーターに基づいて W\&B の Runs を色分けすると、視覚的にわかりやすい折れ線グラフとプロット凡例を作成できます。パフォーマンス メトリクス (最大値、最小値、または最新の値) に応じて Runs に色を付けることで、experiment 全体のパターンや傾向を特定できます。W\&B は、選択したパラメーターの値に基づいて Runs を色分けされた バケット に自動的にグループ化します。

Runs にメトリクスベースまたは設定ベースの色を使用するには、2 つの Settings を設定する必要があります:"

<div id="turn-on-key-based-colors">
  ### Key-based colors を有効にする
</div>

1. W\&B のプロジェクトにアクセスします。
2. プロジェクトのサイドバーから **Workspace** タブを選択します。
3. 画面右上の **Settings** アイコンをクリックします。
4. ドロワーで **Runs** を選択します。
5. **Run colors** セクションで、**Key-based colors** を選択します。
6. 以下のオプションを設定します。
   * **Key** ドロップダウンで、run に色を割り当てる際に使用するメトリクスを選択します。
   * **Y value** ドロップダウンで、run に色を割り当てる際に使用する y 値を選択します。
   * バケット数を 2 ～ 8 に設定します。

<Note>
  Key-based colors を使用すると、[run の色のカスタマイズ](/ja/models/runs/run-colors) オプションは使用できません。
</Note>

以下のセクションでは、メトリクスと y 値の設定方法、および run に色を割り当てるために使用するバケットのカスタマイズ方法について説明します。

<div id="example-key-based-coloring-with-loss-metric">
  ### 例: 損失メトリクスを使用したキーに基づく色分け
</div>

この例のプロットでは、run はグラデーションで色分けされ、濃い色は損失値が高いことを、薄い色は損失値が低いことを示します。Y 値 は `latest` に設定されており、各 run の最新の損失値を使用します。

<Image src="/images/app_ui/run-colors-key-based.png" alt="キーに基づく色分けを使用して損失値に応じて色分けされた run を表示する W&B Workspace。" />

<div id="set-a-metric">
  ## メトリクスを設定する
</div>

**Key** ドロップダウンのメトリクスオプションは、[W\&B にログしたキーと値のペア](/ja/models/runs/color-code-runs/#custom-metrics)と、W\&B で定義された[デフォルトメトリクス](/ja/models/runs/color-code-runs/#default-metrics)に基づいています。

<div id="default-metrics">
  ### デフォルトメトリクス
</div>

* `Relative Time (Process)`: `run` の相対時間です。`run` の開始からの経過秒数で表されます。
* `Relative Time (Wall)`: `run` の相対時間です。`run` の開始からの経過秒数を、ウォールクロック時間に合わせて調整したものです。
* `Wall Time`: `run` のウォールクロック時間です。エポックからの経過秒数で表されます。
* `Step`: `run` の step 番号です。通常は、トレーニングや評価の進捗をトラッキングするために使用されます。

<div id="custom-metrics">
  ### カスタムメトリクス
</div>

トレーニングスクリプトまたは評価スクリプトでログしたカスタムメトリクスに基づいて、run を色分けし、意味のあるプロットの凡例を作成できます。カスタムメトリクスはキーと値のペアとしてログされ、キーはメトリクス名、値はそのメトリクスの値です。

たとえば、次のコードスニペットでは、トレーニングループ中に accuracy (`"acc"` キー) と損失 (`"loss"` キー) をログします。

```python theme={null}
import wandb
import random

epochs = 10

with wandb.init(project="basic-intro") as run:
  # トレーニングループでメトリクスをログするブロックのシミュレーション
  offset = random.random() / 5
  for epoch in range(2, epochs):
      acc = 1 - 2 ** -epoch - random.random() / epoch - offset
      loss = 2 ** -epoch + random.random() / epoch + offset

      # スクリプトからW&Bにメトリクスをログする
      run.log({"acc": acc, "loss": loss})
```

**Key** ドロップダウンでは、`"acc"` と `"loss"` のどちらも選択できます。

<div id="set-a-configuration-key">
  ## 設定キーを設定する
</div>

**Key** ドロップダウンの設定オプションは、W\&B run の初期化時に `config` パラメーターへ渡すキーと値のペアに基づいています。設定キーは通常、トレーニングや評価スクリプトで使用するハイパーパラメーターやその他の設定をログするために使われます。

```python theme={null}
import wandb

config = {
  "learning_rate": 0.01,
  "batch_size": 32,
  "optimizer": "adam"
}

with wandb.init(project="basic-intro", config=config) as run:
  # トレーニングコードをここに記述
  pass
```

**Key** ドロップダウンでは、`"learning_rate"`、`"batch_size"`、`"optimizer"` を選択できます。

<div id="set-a-y-value">
  ## Y 値を設定する
</div>

次のオプションから選択できます。

* **Latest**: 各線の最後にログされたstepにおける Y 値に基づいて色を決定します。
* **Max**: メトリクスに対してログされた最も高い Y 値に基づいて色を決定します。
* **Min**: メトリクスに対してログされた最も低い Y 値に基づいて色を決定します。

<div id="customize-buckets">
  ## バケットをカスタマイズする
</div>

バケットとは、選択したメトリクスまたは設定キーに基づいて、W\&B が run を分類するために使用する値の範囲です。バケットは、指定したメトリクスまたは設定キーの値域全体にわたって均等に分割され、各バケットには固有の色が割り当てられます。そのバケットの範囲に入る Runs は、その色で表示されます。

次の例を見てみましょう。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/_OEDykSS2PIumrEw/images/track/color-coding-runs.png?fit=max&auto=format&n=_OEDykSS2PIumrEw&q=85&s=6c84cc282be4c5cf77286a826ba7d9ee" alt="色分けされた run" width="1074" height="1750" data-path="images/track/color-coding-runs.png" />
</Frame>

* **Key** は `"Accuracy"` (省略形は `"acc"`) に設定されています。
* **Y 値** は `"Max"` に設定されています

この設定では、W\&B は各 run を accuracy の値に基づいて色分けします。色は薄い黄色から濃い色まで変化します。薄い色は accuracy が低いことを示し、濃い色は accuracy が高いことを示します。

このメトリクスには 6 つのバケットが定義されており、各バケットは accuracy の値の範囲を表します。**Buckets** セクションでは、次の範囲のバケットが定義されています。

* バケット 1: (Min - 0.7629)
* バケット 2: (0.7629 - 0.7824)
* バケット 3: (0.7824 - 0.8019)
* バケット 4: (0.8019 - 0.8214)
* バケット 5: (0.8214 - 0.8409)
* バケット 6: (0.8409 - Max)

以下の折れ線グラフでは、accuracy が最も高い run (0.8232) は濃い紫色 (バケット 5) で表示され、accuracy が最も低い run (0.7684) は薄いオレンジ色 (バケット 2) で表示されています。その他の Runs も accuracy の値に基づいて色分けされており、色のグラデーションによって相対的なパフォーマンスが示されます。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/_OEDykSS2PIumrEw/images/track/color-code-runs-plot.png?fit=max&auto=format&n=_OEDykSS2PIumrEw&q=85&s=e20763ab62de4c90377aa77bee145d13" alt="色分けされた run のプロット" width="1390" height="1060" data-path="images/track/color-code-runs-plot.png" />
</Frame>