TensorFlow
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このノートブックでカバーする内容
- Weights & Biases と TensorFlow パイプラインの簡単なインテグレーションによる実験管理。
keras.metrics
を使用したメトリクスの計算wandb.log
を使用して、カスタムトレーニングループでこれらのメトリクスをログに記録する方法。

注: ステップ から始まるセクションは、既存のコードに W&B を統合するために必要なすべてです。それ以外は通常の MNIST の例です。
インストール、インポート、ログイン
W&B のインストール
W&B のインポートとログイン
サイドノート: もしこれが初めて W&B を使う場合や、まだログインしていない場合、
wandb.login()
実行後に表示されるリンクはサインアップ/ログインページに移動します。サインアップはワンクリックで簡単です。
データセットの準備
モデルとトレーニングループの定義
トレーニングループに wandb.log
を追加
トレーニングを実行
wandb.init
を呼び出して run を開始
これにより、実験を起動したことがわかり、ユニークな ID とダッシュボードを提供できます。
結果を可視化
上記の run ページ リンクをクリックして、ライブ結果を確認してください。
Sweep 101
Weights & Biases Sweeps を使用してハイパーパラメータの最適化を自動化し、可能なモデルのスペースを探索しましょう。
Weights & Biases Sweeps を使用した TensorFlow におけるハイパーパラメータ最適化をチェック
W&B Sweeps を使用するメリット
- 簡単なセットアップ: 数行のコードで W&B sweeps を実行できます。
- 透明性: 使用するアルゴリズムをすべて引用しており、コードはオープンソースです。
- 強力: スイープは完全にカスタマイズ可能で設定可能です。何十台ものマシンでスイープを起動することができ、それはラップトップでスイープを開始するのと同じくらい簡単です。

サンプルギャラリー
W&B を使って記録・可視化されたプロジェクトの例を見ることができます。Fully Connected →
ベストプラクティス
- Projects: 複数の runs をプロジェクトにログして、それらを比較します。
wandb.init(project="project-name")
- Groups: 複数のプロセスや交差検証フォールドの場合は、それぞれのプロセスを個別の run としてログし、まとめてグループ化します。
wandb.init(group="experiment-1")
- Tags: 現在のベースラインやプロダクションモデルを追跡するためにタグを追加します。
- Notes: テーブルにメモを入力して、runs 間の変更を追跡します。
- Reports: 進捗について同僚と共有するために迅速にメモを取り、ML プロジェクトのダッシュボードとスナップショットを作成します。
高度なセットアップ
- 環境変数: APIキーを環境変数に設定して、管理されたクラスターでトレーニングを実行できるようにします。
- オフラインモード
- オンプレミス: W&B をプライベートクラウドやエアギャップサーバーのあなたのインフラストラクチャ上にインストールします。学術的なユーザーから企業間のチームまで、みんなのためにローカルインストールを提供しています。
- Artifacts: モデルとデータセットを一元化された方法で追跡し、バージョン管理することで、モデルをトレーニングする際にパイプラインステップを自動的にキャプチャします。
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