로깅

W&B에 메트릭, 하이퍼파라미터, 테이블, 사용자 정의 데이터를 로그로 기록합니다.

메트릭, 하이퍼파라미터, 테이블 및 사용자 정의 데이터를 W&B에 로깅합니다.

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사용자 정의 요약 메트릭 기록하기

"""
W&B에 사용자 정의 요약 메트릭을 기록합니다.
"""
import wandb
import random 

with wandb.init(project="<project>") as run:
    # 1에서 10 사이의 임의 정수 값으로 사용자 정의 요약 메트릭을 기록합니다
    run.summary["<metric_name>"] = random.randint(1, 10)

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레지스트리 컬렉션에서 기존 아티팩트를 다운로드하고 로깅하기

"""
W&B 레지스트리 컬렉션에서 기존 아티팩트를 다운로드하고 로그합니다.
플레이스홀더를 실제 레지스트리, 컬렉션 이름, entity,
프로젝트, 버전으로 교체하세요.
"""
import wandb

# 버전을 포함한 전체 아티팩트 이름 구성
registry_name = "<registry_name>"  # 레지스트리 이름 지정
collection_name = "<collection_name>" # 컬렉션 이름 지정
version = 0 # 사용할 아티팩트 버전 지정
artifact_name_registry = f"wandb-registry-{registry_name}/{collection_name}:v{version}"

# 다른 팀 및 프로젝트에서 W&B run 초기화
with wandb.init(entity="<entity>", project="<project>") as run:
    # 레지스트리에서 모델 아티팩트 사용
    registry_model = run.use_artifact(artifact_or_name=artifact_name_registry)

    # 모델을 로컬 디렉터리에 다운로드
    local_model_path = registry_model.download()

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run을 초기화하고 하이퍼파라미터를 기록하기

"""W&B run을 초기화하고 하이퍼파라미터를 기록합니다."""
import wandb

config = {
    "learning_rate": 0.01,
    "batch_size": 32,
    "optimizer": "adam",
}

with wandb.init(project="<project>", config=config) as run:
    # 트레이닝 및 로깅 코드를 여기에 작성하세요
    pass

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run을 초기화하고 메트릭 기록하기

"""W&B run을 초기화하고 메트릭을 기록합니다."""
import wandb

with wandb.init(project="<project>") as run:
    # 트레이닝 및 로깅 코드를 여기에 작성하세요

    # 메트릭 기록 예시
    run.log({"accuracy": 0.95})

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테이블을 로깅하기

"""
W&B에 테이블을 로그합니다.
"""
import wandb

# 두 개의 열과 두 개의 행 데이터로 테이블 객체 생성
my_table = wandb.Table(
    columns=["a", "b"],
    data=[["a1", "b1"], ["a2", "b2"]],
    log_mode="<log_mode>"
    )

# 새 run 시작
with wandb.init(project="<project>") as run:
    # W&B에 테이블 로그
    run.log({"<table_name>": my_table})