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wandb.plot의 메소드를 사용하면 트레이닝 중 시간에 따라 변하는 차트를 포함하여 wandb.log로 차트를 추적할 수 있습니다. 사용자 정의 차트 프레임워크에 대해 자세히 알아보려면 이 가이드를 확인하십시오.

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기본 차트

이러한 간단한 차트를 사용하면 메트릭 및 결과의 기본 시각화를 쉽게 구성할 수 있습니다.
  • Line
  • Scatter
  • Bar
  • Histogram
  • Multi-line
wandb.plot.line()임의의 축에서 연결되고 정렬된 점 목록인 사용자 정의 라인 플롯을 기록합니다.
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"
        )
    }
)
이를 사용하여 임의의 두 차원에 대한 곡선을 기록할 수 있습니다. 두 값 목록을 서로 플로팅하는 경우 목록의 값 수는 정확히 일치해야 합니다. 예를 들어 각 점에는 x와 y가 있어야 합니다.
앱에서 보기코드 실행

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모델 평가 차트

이러한 사전 설정 차트에는 스크립트에서 직접 차트를 빠르게 쉽게 기록하고 UI에서 찾고 있는 정확한 정보를 볼 수 있도록 하는 기본 제공 wandb.plot 메소드가 있습니다.
  • Precision-recall curves
  • ROC curves
  • Confusion matrix
wandb.plot.pr_curve()한 줄로 Precision-Recall curve를 만듭니다.
wandb.log({"pr": wandb.plot.pr_curve(ground_truth, predictions)})
코드가 다음에 엑세스할 수 있을 때마다 이를 기록할 수 있습니다.
  • 예제 집합에 대한 모델의 예측 점수 (predictions)
  • 해당 예제에 대한 해당 그라운드 트루스 레이블 (ground_truth)
  • (선택 사항) 레이블/클래스 이름 목록 (labels=["cat", "dog", "bird"...] 레이블 인덱스 0이 cat, 1 = dog, 2 = bird 등을 의미하는 경우)
  • (선택 사항) 플롯에서 시각화할 레이블의 서브셋 (여전히 목록 형식)
앱에서 보기코드 실행

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인터랙티브 사용자 정의 차트

전체 사용자 정의를 위해 기본 제공 사용자 정의 차트 사전 설정을 조정하거나 새 사전 설정을 만든 다음 차트를 저장합니다. 차트 ID를 사용하여 스크립트에서 직접 해당 사용자 정의 사전 설정에 데이터를 기록합니다. 
# 플로팅할 열이 있는 테이블을 만듭니다.
table = wandb.Table(data=data, columns=["step", "height"])

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

# 테이블을 사용하여 새 사용자 정의 차트 사전 설정을 채웁니다.
# 자신의 저장된 차트 사전 설정을 사용하려면 vega_spec_name을 변경하십시오.
# 제목을 편집하려면 string_fields를 변경하십시오.
my_custom_chart = wandb.plot_table(
    vega_spec_name="carey/new_chart",
    data_table=table,
    fields=fields,
    string_fields={"title": "Height Histogram"},
)
코드 실행

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Matplotlib 및 Plotly 플롯

wandb.plot으로 W&B 사용자 정의 차트를 사용하는 대신 matplotlib 및 Plotly로 생성된 차트를 기록할 수 있습니다. 
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel("some interesting numbers")
wandb.log({"chart": plt})
matplotlib 플롯 또는 그림 오브젝트를 wandb.log()에 전달하기만 하면 됩니다. 기본적으로 플롯을 Plotly 플롯으로 변환합니다. 플롯을 이미지로 기록하려면 플롯을 wandb.Image에 전달할 수 있습니다. Plotly 차트도 직접 허용합니다.
오류 “빈 플롯을 기록하려고 했습니다”가 발생하면 fig = plt.figure()로 플롯과 별도로 그림을 저장한 다음 wandb.log 호출에서 fig를 기록할 수 있습니다.

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W&B Tables에 사용자 정의 HTML 로그

W&B는 Plotly 및 Bokeh의 인터랙티브 차트를 HTML로 기록하고 이를 Tables에 추가하는 것을 지원합니다.

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Plotly 그림을 HTML로 Tables에 로그

HTML로 변환하여 인터랙티브 Plotly 차트를 wandb Tables에 기록할 수 있습니다. 
import wandb
import plotly.express as px

# 새 run 초기화
run = wandb.init(project="log-plotly-fig-tables", name="plotly_html")

# 테이블 만들기
table = wandb.Table(columns=["plotly_figure"])

# Plotly 그림에 대한 경로 만들기
path_to_plotly_html = "./plotly_figure.html"

# Plotly 그림 예제
fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 4, 9, 16])

# Plotly 그림을 HTML에 쓰기
# auto_play를 False로 설정하면 테이블에서 애니메이션 Plotly 차트가 자동으로 재생되지 않습니다.
fig.write_html(path_to_plotly_html, auto_play=False)

# Plotly 그림을 HTML 파일로 테이블에 추가
table.add_data(wandb.Html(path_to_plotly_html))

# 테이블 로그
run.log({"test_table": table})
wandb.finish()

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Bokeh 그림을 HTML로 Tables에 로그

HTML로 변환하여 인터랙티브 Bokeh 차트를 wandb Tables에 기록할 수 있습니다. 
from scipy.signal import spectrogram
import holoviews as hv
import panel as pn
from scipy.io import wavfile
import numpy as np
from bokeh.resources import INLINE

hv.extension("bokeh", logo=False)
import wandb


def save_audio_with_bokeh_plot_to_html(audio_path, html_file_name):
    sr, wav_data = wavfile.read(audio_path)
    duration = len(wav_data) / sr
    f, t, sxx = spectrogram(wav_data, sr)
    spec_gram = hv.Image((t, f, np.log10(sxx)), ["Time (s)", "Frequency (hz)"]).opts(
        width=500, height=150, labelled=[]
    )
    audio = pn.pane.Audio(wav_data, sample_rate=sr, name="Audio", throttle=500)
    slider = pn.widgets.FloatSlider(end=duration, visible=False)
    line = hv.VLine(0).opts(color="white")
    slider.jslink(audio, value="time", bidirectional=True)
    slider.jslink(line, value="glyph.location")
    combined = pn.Row(audio, spec_gram * line, slider).save(html_file_name)


html_file_name = "audio_with_plot.html"
audio_path = "hello.wav"
save_audio_with_bokeh_plot_to_html(audio_path, html_file_name)

wandb_html = wandb.Html(html_file_name)
run = wandb.init(project="audio_test")
my_table = wandb.Table(columns=["audio_with_plot"], data=[[wandb_html], [wandb_html]])
run.log({"audio_table": my_table})
run.finish()
⌘I