DeepChem

DeepChem library は、創薬、材料科学、化学、生物学における深層学習の利用を民主化するオープンソースのツールを提供します。この W&B の インテグレーション により、DeepChem を使用してモデルを トレーニング する際に、シンプルで使いやすい 実験管理 とモデルの チェックポイント が追加されます。

3 行のコードで DeepChem のログを記録

logger = WandbLogger(…)
model = TorchModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…)

Report と Google Colab

W&B with DeepChem: Molecular Graph Convolutional Networks の記事で、W&B DeepChem インテグレーション を使用して生成されたチャートの例をご覧ください。

すぐにコードを試したい場合は、こちらの Google Colab をご覧ください。

Experiments の追跡

KerasModel または TorchModel タイプの DeepChem モデル用に W&B をセットアップします。

サインアップして API キー を作成する

API キー は、W&B へのマシンの認証を行います。API キー は、 ユーザー プロフィールから生成できます。

1. 右上隅にある ユーザー プロフィール アイコンをクリックします。
2. [User Settings] を選択し、[API Keys] セクションまでスクロールします。
3. [Reveal] をクリックします。表示された API キー をコピーします。API キー を非表示にするには、ページをリロードします。

wandb ライブラリ をインストールしてログインする

wandb ライブラリ をローカルにインストールしてログインするには:

• Command Line
• Python
• Python notebook

pip install wandb

import wandb
wandb.login()

!pip install wandb

import wandb
wandb.login()

トレーニング および 評価 データ を W&B に ログ 記録する

トレーニング 損失と 評価 メトリクス は、自動的に W&B に ログ 記録できます。オプションの 評価 は、DeepChem ValidationCallback を使用して有効にできます。WandbLogger は ValidationCallback コールバックを検出し、生成された メトリクス を ログ 記録します。

• TorchModel
• KerasModel

from deepchem.models import TorchModel, ValidationCallback

vc = ValidationCallback(…)  # optional
model = TorchModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…, callbacks=[vc])
logger.finish()

from deepchem.models import KerasModel, ValidationCallback

vc = ValidationCallback(…)  # optional
model = KerasModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…, callbacks=[vc])
logger.finish()