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Try in Colab

 私たちは画像、ビデオ、音声などをサポートしています。リッチメディアをログして、結果を探索し、Run、Models、Datasetsを視覚的に比較しましょう。例やハウツーガイドは以下をご覧ください。
メディアタイプの参考ドキュメントをお探しですか？このページが必要です。
wandb.ai で結果を確認することができ、ビデオチュートリアルに従うことができます。

​
前提条件

W&B SDKを使用してメディアオブジェクトをログするためには、追加の依存関係をインストールする必要があるかもしれません。以下のコマンドを実行してこれらの依存関係をインストールできます： 
pip install wandb[media]

​
画像

画像をログして、入力、出力、フィルター重み、活性化状態などを追跡しましょう。
ペインティングを行うオートエンコーダーネットワークの入力と出力。
画像はNumPy配列、PIL画像、またはファイルシステムから直接ログできます。 ステップごとに画像をログするたびに、UIに表示するために保存されます。画像パネルを拡大し、ステップスライダーを使用して異なるステップの画像を確認します。これにより、トレーニング中にモデルの出力がどのように変化するかを比較しやすくなります。
トレーニング中のログのボトルネックを防ぎ、結果を表示する際の画像読み込みのボトルネックを防ぐために、1ステップあたり50枚以下の画像をログすることをお勧めします。
  • 配列を画像としてログする
  • PIL Imagesをログする
  • ファイルから画像をログする
配列を手動で画像として構築する際に、make_grid from torchvisionを使用するなど、配列を直接提供します。配列はPillowを使用してpngに変換されます。
images = wandb.Image(image_array, caption="Top: Output, Bottom: Input")

wandb.log({"examples": images})
最後の次元が1の場合はグレースケール、3の場合はRGB、4の場合はRGBAと仮定します。配列が浮動小数点数を含む場合、それらを0から255の整数に変換します。異なる方法で画像を正規化したい場合は、modeを手動で指定するか、"Logging PIL Images"タブで説明されているように、単にPIL.Imageを提供することができます。

​
画像オーバーレイ

  • セグメンテーションマスク
  • バウンディングボックス
セマンティックセグメンテーションマスクをログし、W&B UIを通じて（不透明度の変更、時間経過による変化の確認など）それらと対話します。
W&B UIでのインタラクティブなマスク表示。
オーバーレイをログするには、wandb.Imageのmasksキーワード引数に以下のキーと値を持つ辞書を提供する必要があります：
  • 画像マスクを表す2つのキーのうちの1つ：
    • "mask_data"：各ピクセルの整数クラスラベルを含む2D NumPy配列
    • "path"：（文字列）保存された画像マスクファイルへのパス
  • "class_labels"：（オプション）画像マスク内の整数クラスラベルを可読クラス名にマッピングする辞書
複数のマスクをログするには、以下のコードスニペットのように、複数のキーを含むマスク辞書をログします。ライブ例を参照してくださいサンプルコード
mask_data = np.array([[1, 2, 2, ..., 2, 2, 1], ...])

class_labels = {1: "tree", 2: "car", 3: "road"}

mask_img = wandb.Image(
    image,
    masks={
        "predictions": {"mask_data": mask_data, "class_labels": class_labels},
        "ground_truth": {
            # ...
        },
        # ...
    },
)

​
テーブル内の画像オーバーレイ

  • セグメンテーションマスク
  • バウンディングボックス
テーブル内のインタラクティブなセグメンテーションマスク
テーブル内でセグメンテーションマスクをログするには、テーブルの各行に対してwandb.Imageオブジェクトを提供する必要があります。以下のコードスニペットに例があります：
table = wandb.Table(columns=["ID", "Image"])

for id, img, label in zip(ids, images, labels):
    mask_img = wandb.Image(
        img,
        masks={
            "prediction": {"mask_data": label, "class_labels": class_labels}
            # ...
        },
    )

    table.add_data(id, img)

wandb.log({"Table": table})

​
ヒストグラム

  • 基本ヒストグラムログ
  • 柔軟なヒストグラムログ
  • Summary内のヒストグラム
リスト、配列、テンソルなどの数字のシーケンスが最初の引数として提供されると、自動的にnp.histogramを呼んでヒストグラムを構築します。すべての配列/テンソルはフラット化されます。num_binsキーワード引数を使用して64ビンのデフォルト設定を上書きできます。最大サポートビン数は512です。UIでは、トレーニングステップがx軸に、メトリック値がy軸に、色で表現されたカウントでヒストグラムがプロットされ、トレーニング中にログされたヒストグラムを比較しやすくしています。詳細については、このパネルの”Summary内のヒストグラム”タブを参照してください。
wandb.log({"gradients": wandb.Histogram(grads)})
GANのディスクリミネータの勾配。
Summary内にあるヒストグラムは、Run PageのOverviewタブに表示されます。履歴にある場合、Chartsタブで時間経過によるビンのヒートマップをプロットします。

​
3D可視化

3Dポイントクラウドとバウンディングボックスを持つLidarシーンをログします。レンダリングするポイントの座標と色を含むNumPy配列を渡します。 
point_cloud = np.array([[0, 0, 0, COLOR]])

wandb.log({"point_cloud": wandb.Object3D(point_cloud)})
W&B UIはデータを30万ポイントに制限します。

​
NumPy配列フォーマット

色のスキームに柔軟性を持たせるために、3つの異なるデータ形式のNumPy配列がサポートされています。
  • [[x, y, z], ...] nx3
  • [[x, y, z, c], ...] nx4, cは範囲[1, 14]内のカテゴリ （セグメンテーションに便利）
  • [[x, y, z, r, g, b], ...] nx6 | r,g,b は赤、緑、青のカラー チャネルに対して範囲[0,255]の値

​
Pythonオブジェクト

このスキーマを使用して、Pythonオブジェクトを定義し、以下に示すように the from_point_cloud method に渡すことができます。 
point_list = [
    [
        2566.571924017235, # x
        746.7817289698219, # y
        -15.269245470863748,# z
        76.5, # red
        127.5, # green
        89.46617199365393 # blue
    ],
    [ 2566.592983606823, 746.6791987335685, -15.275803826279521, 76.5, 127.5, 89.45471117247024 ],
    [ 2566.616361739416, 746.4903185513501, -15.28628929674075, 76.5, 127.5, 89.41336375503832 ],
    [ 2561.706014951675, 744.5349468458361, -14.877496818222781, 76.5, 127.5, 82.21868245418283 ],
    [ 2561.5281847916694, 744.2546118233013, -14.867862032341005, 76.5, 127.5, 81.87824684536432 ],
    [ 2561.3693562897465, 744.1804761656741, -14.854129178142523, 76.5, 127.5, 81.64137897587152 ],
    [ 2561.6093071504515, 744.0287526628543, -14.882135189841177, 76.5, 127.5, 81.89871499537098 ],
    # ... and so on
]

run.log({"my_first_point_cloud": wandb.Object3D.from_point_cloud(
     points = point_list,
     boxes = [{
         "corners": [
                [ 2601.2765123137915, 767.5669506323393, -17.816764802288663 ],
                [ 2599.7259021588347, 769.0082337923552, -17.816764802288663 ],
                [ 2599.7259021588347, 769.0082337923552, -19.66876480228866 ],
                [ 2601.2765123137915, 767.5669506323393, -19.66876480228866 ],
                [ 2604.8684867834395, 771.4313904894723, -17.816764802288663 ],
                [ 2603.3178766284827, 772.8726736494882, -17.816764802288663 ],
                [ 2603.3178766284827, 772.8726736494882, -19.66876480228866 ],
                [ 2604.8684867834395, 771.4313904894723, -19.66876480228866 ]
        ],
         "color": [0, 0, 255], # バウンディングボックスのRGB色
         "label": "car", # バウンディングボックスに表示される文字列
         "score": 0.6 # バウンディングボックスに表示される数値
     }],
     vectors = [
        {"start": [0, 0, 0], "end": [0.1, 0.2, 0.5], "color": [255, 0, 0]}, # 色は任意
     ],
     point_cloud_type = "lidar/beta",
)})
ポイントクラウドを表示するとき、Controlキーを押しながらマウスを使用すると、内部空間を移動できます。

​
ポイントクラウドファイル

the from_file method を使用して、ポイントクラウドデータが満載のJSONファイルをロードできます。 
run.log({"my_cloud_from_file": wandb.Object3D.from_file(
     "./my_point_cloud.pts.json"
)})
ポイントクラウドデータのフォーマット方法の例を以下に示します。 
{
    "boxes": [
        {
            "color": [
                0,
                255,
                0
            ],
            "score": 0.35,
            "label": "My label",
            "corners": [
                [
                    2589.695869075582,
                    760.7400443552185,
                    -18.044831294622487
                ],
                [
                    2590.719039645323,
                    762.3871153874499,
                    -18.044831294622487
                ],
                [
                    2590.719039645323,
                    762.3871153874499,
                    -19.54083129462249
                ],
                [
                    2589.695869075582,
                    760.7400443552185,
                    -19.54083129462249
                ],
                [
                    2594.9666662674313,
                    757.4657929961453,
                    -18.044831294622487
                ],
                [
                    2595.9898368371723,
                    759.1128640283766,
                    -18.044831294622487
                ],
                [
                    2595.9898368371723,
                    759.1128640283766,
                    -19.54083129462249
                ],
                [
                    2594.9666662674313,
                    757.4657929961453,
                    -19.54083129462249
                ]
            ]
        }
    ],
    "points": [
        [
            2566.571924017235,
            746.7817289698219,
            -15.269245470863748,
            76.5,
            127.5,
            89.46617199365393
        ],
        [
            2566.592983606823,
            746.6791987335685,
            -15.275803826279521,
            76.5,
            127.5,
            89.45471117247024
        ],
        [
            2566.616361739416,
            746.4903185513501,
            -15.28628929674075,
            76.5,
            127.5,
            89.41336375503832
        ]
    ],
    "type": "lidar/beta"
}

​
NumPy配列

上記で定義された配列フォーマットを使用して、numpy配列を直接 the from_numpy method でポイントクラウドを定義できます。 
run.log({"my_cloud_from_numpy_xyz": wandb.Object3D.from_numpy(
     np.array(  
        [
            [0.4, 1, 1.3], # x, y, z
            [1, 1, 1], 
            [1.2, 1, 1.2]
        ]
    )
)})

run.log({"my_cloud_from_numpy_cat": wandb.Object3D.from_numpy(
     np.array(  
        [
            [0.4, 1, 1.3, 1], # x, y, z, カテゴリ 
            [1, 1, 1, 1], 
            [1.2, 1, 1.2, 12], 
            [1.2, 1, 1.3, 12], 
            [1.2, 1, 1.4, 12], 
            [1.2, 1, 1.5, 12], 
            [1.2, 1, 1.6, 11], 
            [1.2, 1, 1.7, 11], 
        ]
    )
)})

run.log({"my_cloud_from_numpy_rgb": wandb.Object3D.from_numpy(
     np.array(  
        [
            [0.4, 1, 1.3, 255, 0, 0], # x, y, z, r, g, b 
            [1, 1, 1, 0, 255, 0], 
            [1.2, 1, 1.3, 0, 255, 255],
            [1.2, 1, 1.4, 0, 255, 255],
            [1.2, 1, 1.5, 0, 0, 255],
            [1.2, 1, 1.1, 0, 0, 255],
            [1.2, 1, 0.9, 0, 0, 255],
        ]
    )
)})

wandb.log({"protein": wandb.Molecule("6lu7.pdb")})
分子データはpdb、pqr、mmcif、mcif、cif、sdf、sd、gro、mol2、mmtf.のいずれかの10のファイル形式でログできます。 W&Bはまた、SMILES文字列、rdkitのmolファイル、rdkit.Chem.rdchem.Molオブジェクトからの分子データのログをサポートします。 
resveratrol = rdkit.Chem.MolFromSmiles("Oc1ccc(cc1)C=Cc1cc(O)cc(c1)O")

wandb.log(
    {
        "resveratrol": wandb.Molecule.from_rdkit(resveratrol),
        "green fluorescent protein": wandb.Molecule.from_rdkit("2b3p.mol"),
        "acetaminophen": wandb.Molecule.from_smiles("CC(=O)Nc1ccc(O)cc1"),
    }
)
runが終了すると、UIで分子の3D可視化と対話できるようになります。 AlphaFoldを使用したライブ例を見る

​
PNG 画像

wandb.Imageはnumpy配列やPILImageのインスタンスをデフォルトでPNGに変換します。 
wandb.log({"example": wandb.Image(...)})
# または複数の画像
wandb.log({"example": [wandb.Image(...) for img in images]})

​
ビデオ

ビデオはwandb.Video データ型を使用してログします： 
wandb.log({"example": wandb.Video("myvideo.mp4")})
現在、メディアブラウザでビデオを見ることができます。 プロジェクトワークスペース、runワークスペース、またはレポートに移動し、Add visualization をクリックしてリッチメディアパネルを追加します。

​
分子の2Dビュー

wandb.Imageデータ型とrdkitを使用して分子の2Dビューをログできます: 
molecule = rdkit.Chem.MolFromSmiles("CC(=O)O")
rdkit.Chem.AllChem.Compute2DCoords(molecule)
rdkit.Chem.AllChem.GenerateDepictionMatching2DStructure(molecule, molecule)
pil_image = rdkit.Chem.Draw.MolToImage(molecule, size=(300, 300))

wandb.log({"acetic_acid": wandb.Image(pil_image)})

​
その他のメディア

W&Bは、さまざまな他のメディアタイプのログもサポートしています。

​
オーディオ

wandb.log({"whale songs": wandb.Audio(np_array, caption="OooOoo", sample_rate=32)})
1ステップあたりの最大100のオーディオクリップをログできます。詳細な使い方については、audio-fileを参照してください。

​
ビデオ

wandb.log({"video": wandb.Video(numpy_array_or_path_to_video, fps=4, format="gif")})
numpy配列が供給された場合、時間、チャンネル、幅、高さの順であると仮定します。 デフォルトでは4fpsのgif画像を作成します（numpyオブジェクトを渡す場合、ffmpegとmoviepy pythonライブラリが必要です）。 サポートされているフォーマットは、"gif"、"mp4"、"webm"、そして"ogg"です。wandb.Video に文字列を渡すと、ファイルが存在し、wandbにアップロードする前にサポートされたフォーマットであることを確認します。 BytesIOオブジェクトを渡すと、指定されたフォーマットを拡張子とする一時ファイルを作成します。 W&BのRunとProjectページで、メディアセクションにビデオが表示されます。 詳細な使い方については、video-fileを参照してください。

​
テキスト

wandb.Tableを使用して、UIに表示するテーブルにテキストをログします。デフォルトで、列ヘッダーは["Input", "Output", "Expected"]です。最適なUIパフォーマンスを確保するために、デフォルトで最大行数は10,000に設定されています。ただし、ユーザーはwandb.Table.MAX_ROWS = {DESIRED_MAX}を使用して明示的に上限を超えることができます。 
columns = ["Text", "Predicted Sentiment", "True Sentiment"]
# メソッド 1
data = [["I love my phone", "1", "1"], ["My phone sucks", "0", "-1"]]
table = wandb.Table(data=data, columns=columns)
wandb.log({"examples": table})

# メソッド 2
table = wandb.Table(columns=columns)
table.add_data("I love my phone", "1", "1")
table.add_data("My phone sucks", "0", "-1")
wandb.log({"examples": table})
また、pandas DataFrameオブジェクトを渡すこともできます。 
table = wandb.Table(dataframe=my_dataframe)
詳細な使い方については、stringを参照してください。

​
HTML

wandb.log({"custom_file": wandb.Html(open("some.html"))})
wandb.log({"custom_string": wandb.Html('<a href="https://mysite">Link</a>')})
カスタムHTMLは任意のキーでログ可能で、runページ上にHTMLパネルを接続します。デフォルトではスタイルが注入されます。デフォルトスタイルをオフにするには、inject=Falseを渡します。 
wandb.log({"custom_file": wandb.Html(open("some.html"), inject=False)})
詳細な使い方については、html-fileを参照してください。
⌘I