メインコンテンツへスキップ
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。
  • テーブルを作成する
  • Pandas Dataframe
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})

​
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。
⌘I