Log objects and media

메트릭, 비디오, 사용자 정의 플롯 등을 추적하세요.

W&B Python SDK를 사용하여 메트릭, 미디어 또는 사용자 정의 오브젝트의 사전을 단계별로 기록합니다. W&B는 각 단계에서 키-값 쌍을 수집하고 wandb.log()로 데이터를 기록할 때마다 하나의 통합된 사전에 저장합니다. 스크립트에서 기록된 데이터는 wandb라는 디렉토리에 로컬로 저장된 다음 W&B 클라우드 또는 개인 서버로 동기화됩니다.

wandb.log를 호출할 때마다 기본적으로 새로운 step이 됩니다. W&B는 차트 및 패널을 만들 때 단계를 기본 x축으로 사용합니다. 선택적으로 사용자 정의 x축을 만들고 사용하거나 사용자 정의 요약 메트릭을 캡처할 수 있습니다. 자세한 내용은 로그 축 사용자 정의를 참조하세요.

자동으로 기록되는 데이터

W&B는 W&B Experiments 동안 다음 정보를 자동으로 기록합니다.

  • 시스템 메트릭: CPU 및 GPU 사용률, 네트워크 등. 이러한 메트릭은 run 페이지의 시스템 탭에 표시됩니다. GPU의 경우 이러한 메트릭은 nvidia-smi를 통해 가져옵니다.
  • 커맨드 라인: stdout 및 stderr이 선택되어 run 페이지의 로그 탭에 표시됩니다.

계정의 설정 페이지에서 코드 저장을 켜서 다음을 기록합니다.

  • Git 커밋: 최신 git 커밋을 선택하여 run 페이지의 Overview 탭에서 확인하고 커밋되지 않은 변경 사항이 있는 경우 diff.patch 파일을 확인합니다.
  • Dependencies: requirements.txt 파일이 업로드되어 run 페이지의 파일 탭에 표시되고, run을 위해 wandb 디렉터리에 저장하는 모든 파일과 함께 표시됩니다.

특정 W&B API 호출로 기록되는 데이터는 무엇입니까?

W&B를 사용하면 기록할 대상을 정확하게 결정할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 기록되는 오브젝트의 일부입니다.

  • Datasets: 이미지를 W&B로 스트리밍하려면 이미지 또는 기타 데이터셋 샘플을 구체적으로 기록해야 합니다.
  • Plots: 차트를 추적하려면 wandb.plotwandb.log와 함께 사용합니다. 자세한 내용은 Plots 기록을 참조하세요.
  • Tables: W&B로 시각화하고 쿼리할 데이터를 기록하려면 wandb.Table을 사용합니다. 자세한 내용은 Tables 기록을 참조하세요.
  • PyTorch 그레이디언트: UI에서 가중치의 그레이디언트를 히스토그램으로 보려면 wandb.watch(model)을 추가합니다.
  • 설정 정보: 하이퍼파라미터, 데이터셋 링크 또는 사용 중인 아키텍처 이름을 config 파라미터로 기록합니다. 예: wandb.init(config=your_config_dictionary). 자세한 내용은 PyTorch 인테그레이션 페이지를 참조하세요.
  • 메트릭: 모델의 메트릭을 보려면 wandb.log를 사용합니다. 트레이닝 루프 내에서 정확도 및 손실과 같은 메트릭을 기록하면 UI에서 실시간 업데이트 그래프를 얻을 수 있습니다.

일반적인 워크플로우

  1. 최고 정확도 비교: run 간에 메트릭의 최고 값을 비교하려면 해당 메트릭의 요약 값을 설정합니다. 기본적으로 요약은 각 키에 대해 기록한 마지막 값으로 설정됩니다. 이는 UI의 테이블에서 유용합니다. 여기서 요약 메트릭을 기준으로 run을 정렬하고 필터링하여 최종 정확도가 아닌 최고 정확도를 기준으로 테이블 또는 막대 차트에서 run을 비교할 수 있습니다. 예: wandb.run.summary["best_accuracy"] = best_accuracy
  2. 하나의 차트에 여러 메트릭 보기: wandb.log({"acc'": 0.9, "loss": 0.1})과 같이 wandb.log에 대한 동일한 호출에서 여러 메트릭을 기록하면 UI에서 플롯하는 데 사용할 수 있습니다.
  3. x축 사용자 정의: 동일한 로그 호출에 사용자 정의 x축을 추가하여 W&B 대시보드에서 다른 축에 대해 메트릭을 시각화합니다. 예: wandb.log({'acc': 0.9, 'epoch': 3, 'batch': 117}). 지정된 메트릭에 대한 기본 x축을 설정하려면 Run.define_metric()을 사용합니다.
  4. 풍부한 미디어 및 차트 기록: wandb.log이미지 및 비디오와 같은 미디어에서 테이블차트에 이르기까지 다양한 데이터 유형의 로깅을 지원합니다.

모범 사례 및 팁

Experiments 및 로깅에 대한 모범 사례 및 팁은 모범 사례: Experiments 및 로깅을 참조하세요.


Create and track plots from experiments

기계 학습 실험에서 플롯을 생성하고 추적합니다.

Customize log axes

Log distributed training experiments

W&B를 사용하여 여러 개의 GPU로 분산 트레이닝 실험을 로그하세요.

Log media and objects

3D 포인트 클라우드 및 분자에서 HTML 및 히스토그램에 이르기까지 다양한 미디어를 로그

Log models

Log summary metrics

Log tables

W&B로 테이블을 로그합니다.

Track CSV files with experiments

W&B로 데이터를 가져오고 로깅하기