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# ログ軸をカスタマイズする

> デフォルトの W&B step カウンターではなく、define_metric() を使用して、ログしたメトリクスにカスタム x軸 を設定します。

メトリクスを W\&B にログするときに、カスタム x軸 を設定できます。デフォルトでは、W\&B はメトリクスを *steps* としてログします。各 step は `wandb.Run.log()` API call 1 回に対応します。

たとえば、次のスクリプトには 10 回繰り返す `for` ループがあります。各反復で、スクリプトは `validation_loss` というメトリクスをログし、step 番号を 1 ずつ増やします。

```python theme={null}
import wandb

with wandb.init() as run:
  # range関数は0から9までの数列を生成する
  for i in range(10):
    log_dict = {
        "validation_loss": 1/(i+1)   
    }
    run.log(log_dict)
```

プロジェクトのWorkspaceでは、`validation_loss` メトリクスが x軸 `step` に対してプロットされます。`step` は `wandb.Run.log()` が呼び出されるたびに 1 ずつ増加します。前のコード例では、x軸に step 番号 0、1、2、...、9 が表示されます。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/88iR80mZ8tuFCZUU/images/experiments/standard_axes.png?fit=max&auto=format&n=88iR80mZ8tuFCZUU&q=85&s=8c8b2de4d1b8bc3fd56f291c7b8d7688" alt="x軸に `step` を使用するラインプロットパネル。" width="1600" height="776" data-path="images/experiments/standard_axes.png" />
</Frame>

状況によっては、対数 x軸など、別の x軸に対してメトリクスをログしたほうが適切な場合があります。[`define_metric()`](/ja/models/ref/python/experiments/run/#define_metric) method を使用すると、ログした任意のメトリクスをカスタム x軸として使用できます。

`name` パラメーターには y軸に表示するメトリクスを指定します。`step_metric` パラメーターには、x軸として使用するメトリクスを指定します。カスタムメトリクスをログする場合は、辞書内で x軸と y軸の両方の値をキーと値のペアとして指定してください。

次のコードスニペットをコピー＆ペーストして、カスタム x軸メトリクスを設定します。`<>` 内の値はご自身の値に置き換えてください。

```python theme={null}
import wandb

custom_step = "<custom_step>"  # カスタムx軸の名前
metric_name = "<metric>"  # y軸メトリクスの名前

with wandb.init() as run:
    # stepメトリクス（x軸）とそれに対してログするメトリクス（y軸）を指定する
    run.define_metric(step_metric = custom_step, name = metric_name)

    for i in range(10):
        log_dict = {
            custom_step : int,  # x軸の値
            metric_name : int,  # y軸の値
        }
        run.log(log_dict)
```

例として、次のコードスニペットでは、`x_axis_squared` というカスタム x軸 を作成します。カスタム x軸 の値は、for ループのインデックス `i` の二乗 (`i**2`) です。y軸 は、Python 組み込みの `random` モジュールを使用した検証損失 (`"validation_loss"`) のモック値で構成されます:

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

with wandb.init() as run:
    run.define_metric(step_metric = "x_axis_squared", name = "validation_loss")

    for i in range(10):
        log_dict = {
            "x_axis_squared": i**2,
            "validation_loss": random.random(),
        }
        run.log(log_dict)
```

次の画像は、W\&B App UI に表示される結果のプロットを示しています。`validation_loss` メトリクスはカスタム x軸 `x_axis_squared` に対してプロットされており、これは for ループのインデックス `i` を二乗した値です。x軸 の値は `0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81` で、それぞれ `0, 1, 2, ..., 9` の二乗に対応しています。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/88iR80mZ8tuFCZUU/images/experiments/custom_x_axes.png?fit=max&auto=format&n=88iR80mZ8tuFCZUU&q=85&s=bef37001c324fef960034325f148e9a0" alt="カスタム x軸 を使用するラインプロットパネル。値はループ番号の二乗として W&B にログされます。" width="1590" height="820" data-path="images/experiments/custom_x_axes.png" />
</Frame>

文字列プレフィックス付きの `globs` を使用すると、複数のメトリクスに対してカスタム x軸 を設定できます。たとえば、次のコードスニペットでは、プレフィックス `train/*` を持つログされたメトリクスを x軸 `train/step` にプロットしています.

```python theme={null}
import wandb

with wandb.init() as run:

    # 他のすべての train/ メトリクスにこの step を使用するよう設定する
    run.define_metric("train/*", step_metric="train/step")

    for i in range(10):
        log_dict = {
            "train/step": 2**i,  # W&B 内部 step に対して指数的に増加
            "train/loss": 1 / (i + 1),  # x軸は train/step
            "train/accuracy": 1 - (1 / (1 + i)),  # x軸は train/step
            "val/loss": 1 / (1 + i),  # x軸は wandb 内部 step
        }
        run.log(log_dict)
```