Using the methods in wandb.plot, you can track charts with wandb.log, including charts that change over time during training. To learn more about our custom charting framework, check out this guide.
Basic charts
これらのシンプルなチャートにより、メトリクスと結果の基本的な可視化を簡単に構築できます。
Line
Scatter
Bar
Histogram
Multi-line
wandb.plot.line()カスタムなラインプロット、任意の軸上で順序付けられたポイントのリストをログします。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"
)
}
)
Model evaluation charts
これらのプリセットチャートは、wandb.plotメソッド内蔵で、スクリプトからチャートを直接ログして、UIで正確に確認したい情報をすぐに把握できます。
Precision-recall curves
ROC curves
Confusion matrix
wandb.plot.pr_curve()Precision-Recall curve を1行で作成します：wandb.log({"pr": wandb.plot.pr_curve(ground_truth, predictions)})
- 一連の例に対するモデルの予測スコア（
predictions）
- それらの例に対応する正解ラベル（
ground_truth）
- （オプションで）ラベル/クラス名のリスト（
labels=["cat", "dog", "bird"...] で、ラベルインデックスが0はcat、1はdog、2はbirdを意味するなど）
- （オプションで）プロットで可視化するラベルのサブセット
See in the appRun the codeInteractive custom charts
完全なカスタマイズを行う場合、内蔵のCustom Chart presetを調整するか、新しいプリセットを作成し、チャートを保存します。チャートIDを使用して、そのカスタムプリセットに直接スクリプトからデータをログします。
# 作成したい列を持つテーブルを作成
table = wandb.Table(data=data, columns=["step", "height"])
# テーブルの列からチャートのフィールドへマップ
fields = {"x": "step", "value": "height"}
# 新しいカスタムチャートプリセットにテーブルを使用
# 自分の保存したチャートプリセットを使用するには、vega_spec_nameを変更
# タイトルを編集するには、string_fieldsを変更
my_custom_chart = wandb.plot_table(
vega_spec_name="carey/new_chart",
data_table=table,
fields=fields,
string_fields={"title": "Height Histogram"},
)
Matplotlib and Plotly plots
W&BのCustom Chartsをwandb.plotで使用する代わりに、matplotlibやPlotlyで生成されたチャートをログすることができます。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel("some interesting numbers")
wandb.log({"chart": plt})
matplotlibプロットまたは図オブジェクトをwandb.log()に渡すだけです。デフォルトでは、プロットをPlotlyプロットに変換します。プロットを画像としてログしたい場合はwandb.Imageにプロットを渡すことができます。Plotlyチャートを直接受け入れることもできます。
「空のプロットをログしようとしました」というエラーが発生した場合は、プロットとは別に図をfig = plt.figure()として保存してから、wandb.logでfigをログできます。
Log custom HTML to W&B Tables
W&Bでは、PlotlyやBokehからインタラクティブなチャートをHTMLとしてログし、Tablesに追加することをサポートしています。
インタラクティブなPlotlyチャートをwandb TablesにHTML形式でログできます。
import wandb
import plotly.express as px
# 新しいrunを初期化
run = wandb.init(project="log-plotly-fig-tables", name="plotly_html")
# テーブルを作成
table = wandb.Table(columns=["plotly_figure"])
# Plotly図のパスを作成
path_to_plotly_html = "./plotly_figure.html"
# 例のPlotly図
fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 4, 9, 16])
# Plotly図をHTMLに書き込み
# auto_playをFalseに設定すると、アニメーション付きのPlotlyチャートが自動的にテーブル内で再生されないようにします
fig.write_html(path_to_plotly_html, auto_play=False)
# Plotly図をHTMLファイルとしてTableに追加
table.add_data(wandb.Html(path_to_plotly_html))
# Tableをログ
run.log({"test_table": table})
wandb.finish()
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()
