Custom charts

• 코드: 예제 Colab 노트북을 사용해 보세요.
• 비디오: 워크 스루 비디오를 시청하세요.
• 예제: 빠른 Keras 및 Sklearn 데모 노트북

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작동 방식

1. 데이터 기록: 스크립트에서 config 및 요약 데이터를 기록합니다.
2. 차트 사용자 정의: GraphQL 쿼리로 기록된 데이터를 가져옵니다. 강력한 시각화 문법인 Vega로 쿼리 결과를 시각화합니다.
3. 차트 기록: wandb.plot_table()로 스크립트에서 자체 프리셋을 호출합니다.

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스크립트에서 차트 기록

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내장 프리셋

• 선 플롯
• 산점도
• 막대 차트
• 히스토그램
• PR 곡선
• ROC 곡선

wandb.plot.line()임의의 축 x와 y에서 연결되고 정렬된 점 목록(x,y)인 사용자 지정 선 플롯을 기록합니다.

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data = [[x, y] for (x, y) in zip(x_values, y_values)]
table = wandb.Table(data=data, columns=["x", "y"])
wandb.log(
    {
        "my_custom_plot_id": wandb.plot.line(
            table, "x", "y", title="Custom Y vs X Line Plot"
        )
    }
)

선 플롯은 두 차원에 대한 곡선을 기록합니다. 두 값 목록을 서로 플롯하는 경우 목록의 값 수는 정확히 일치해야 합니다(예: 각 점에 x와 y가 있어야 함).

예제 리포트를 보거나 예제 Google Colab 노트북을 사용해 보세요.

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커스텀 프리셋

# 플롯할 열이 있는 테이블 만들기
table = wandb.Table(data=data, columns=["step", "height"])

# 테이블의 열에서 차트의 필드로 매핑
fields = {"x": "step", "value": "height"}

# 테이블을 사용하여 새 커스텀 차트 프리셋 채우기
# 자신의 저장된 차트 프리셋을 사용하려면 vega_spec_name을 변경하세요.
my_custom_chart = wandb.plot_table(
    vega_spec_name="carey/new_chart",
    data_table=table,
    fields=fields,
)

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데이터 기록

• Config: 실험의 초기 설정(독립 변수). 여기에는 트레이닝 시작 시 wandb.config에 대한 키로 기록한 명명된 필드가 포함됩니다. 예: wandb.config.learning_rate = 0.0001
• 요약: 트레이닝 중에 기록된 단일 값(결과 또는 종속 변수). 예: wandb.log({"val_acc" : 0.8}). wandb.log()를 통해 트레이닝 중에 이 키에 여러 번 쓰면 요약이 해당 키의 최종 값으로 설정됩니다.
• History: 기록된 스칼라의 전체 시계열은 history 필드를 통해 쿼리에 사용할 수 있습니다.
• summaryTable: 여러 값 목록을 기록해야 하는 경우 wandb.Table()을 사용하여 해당 데이터를 저장한 다음 커스텀 패널에서 쿼리합니다.
• historyTable: history 데이터를 봐야 하는 경우 커스텀 차트 패널에서 historyTable을 쿼리합니다. wandb.Table()을 호출하거나 커스텀 차트를 기록할 때마다 해당 단계의 history에 새 테이블을 만들고 있습니다.

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커스텀 테이블을 기록하는 방법

# 데이터의 커스텀 테이블 기록
my_custom_data = [[x1, y1, z1], [x2, y2, z2]]
wandb.log(
    {"custom_data_table": wandb.Table(data=my_custom_data, columns=["x", "y", "z"])}
)

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차트 사용자 정의

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커스텀 시각화

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Vega를 편집하는 방법

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차트 프리셋 저장

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기사 및 가이드

1. W&B 기계 학습 시각화 IDE
2. 커스텀 차트를 사용하여 NLP 어텐션 기반 모델 시각화
3. 커스텀 차트를 사용하여 기울기 흐름에 대한 어텐션의 효과 시각화
4. 임의 곡선 기록

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일반적인 유스 케이스

• 오류 막대가 있는 막대 플롯 사용자 정의
• 사용자 지정 x-y 좌표가 필요한 모델 유효성 검사 메트릭 표시(예: precision-recall 곡선)
• 두 개의 다른 모델/Experiments의 데이터 분포를 히스토그램으로 오버레이
• 트레이닝 중 여러 지점에서 스냅샷을 통해 메트릭의 변경 사항 표시
• W&B에서 아직 사용할 수 없는 고유한 시각화 만들기(그리고 바라건대 전 세계와 공유)