Log summary metrics
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트레이닝 과정에서 시간이 지남에 따라 변하는 값 외에도, 모델 또는 전처리 단계를 요약하는 단일 값을 추적하는 것이 중요한 경우가 많습니다. W&B Run의 summary
사전에 이 정보를 기록하세요. Run의 summary 사전은 numpy 배열, PyTorch 텐서 또는 TensorFlow 텐서를 처리할 수 있습니다. 값이 이러한 유형 중 하나인 경우 전체 텐서를 바이너리 파일에 유지하고 요약 오브젝트에 최소값, 평균, 분산, 백분위수 등과 같은 높은 수준의 메트릭을 저장합니다.
wandb.log
로 기록된 마지막 값은 W&B Run에서 자동으로 summary 사전으로 설정됩니다. summary 메트릭 사전이 수정되면 이전 값은 손실됩니다.
다음 코드 조각은 사용자 정의 summary 메트릭을 W&B에 제공하는 방법을 보여줍니다.
트레이닝이 완료된 후 기존 W&B Run의 summary 속성을 업데이트할 수 있습니다. W&B Public API를 사용하여 summary 속성을 업데이트합니다.
summary 메트릭 사용자 정의
사용자 정의 summary 메트릭은 wandb.summary
에서 트레이닝의 최적 단계에서 모델 성능을 캡처하는 데 유용합니다. 예를 들어 최종 값 대신 최대 정확도 또는 최소 손실 값을 캡처할 수 있습니다.
기본적으로 summary는 히스토리의 최종 값을 사용합니다. summary 메트릭을 사용자 정의하려면 define_metric
에서 summary
인수를 전달합니다. 다음 값을 사용할 수 있습니다.
"min"
"max"
"mean"
"best"
"last"
"none"
선택적 objective
인수를 "minimize"
또는 "maximize"
로 설정한 경우에만 "best"
를 사용할 수 있습니다.
다음 예제는 손실 및 정확도의 최소값과 최대값을 summary에 추가합니다.
summary 메트릭 보기
run의 Overview 페이지 또는 프로젝트의 runs 테이블에서 summary 값을 봅니다.
- W&B 앱으로 이동합니다.
- Workspace 탭을 선택합니다.
- runs 목록에서 summary 값이 기록된 run의 이름을 클릭합니다.
- Overview 탭을 선택합니다.
- Summary 섹션에서 summary 값을 봅니다.

- W&B 앱으로 이동합니다.
- Runs 탭을 선택합니다.
- runs 테이블 내에서 summary 값의 이름을 기준으로 열 내에서 summary 값을 볼 수 있습니다.
W&B Public API를 사용하여 run의 summary 값을 가져올 수 있습니다.
다음 코드 예제는 W&B Public API 및 pandas를 사용하여 특정 run에 기록된 summary 값을 검색하는 한 가지 방법을 보여줍니다.
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