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지표 또는 구성 파라미터를 기준으로 W&B 실행에 색상을 지정하여 시각적으로 의미 있는 선 플롯과 플롯 범례를 만드세요. 실행의 성능 지표(최대, 최소 또는 최신 값)에 따라 실행에 색을 입혀 실험 전반의 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. W&B는 선택한 파라미터 값에 따라 실행을 자동으로 색상 버킷으로 그룹화합니다. 실행에 지표 또는 구성 기반 색상을 사용하려면 두 가지 설정을 지정해야 합니다:

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키 기반 색상 사용하기

  1. W&B 프로젝트로 이동합니다.
  2. 프로젝트 사이드바에서 Workspace 탭을 선택합니다.
  3. 오른쪽 상단의 Settings 아이콘을 클릭합니다.
  4. 드로어에서 Runs를 선택합니다.
  5. Run colors 섹션에서 Key-based colors를 선택합니다.
  6. 다음 옵션을 구성합니다:
    • Key 드롭다운에서 실행에 색상을 할당하는 데 사용할 메트릭을 선택합니다.
    • Y value 드롭다운에서 실행에 색상을 할당하는 데 사용할 Y 값을 선택합니다.
    • 버킷 수를 2에서 8 사이의 값으로 설정합니다.
키 기반 색상을 사용하면 실행 색상 사용자 정의 옵션을 사용할 수 없습니다.
다음 섹션에서는 메트릭과 Y 값을 설정하는 방법 및 실행에 색상을 할당하는 데 사용되는 버킷을 사용자 정의하는 방법을 설명합니다.

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예시: 손실 메트릭 기반 키 색상 지정

예시 플롯에서는 실행이 그라데이션 색상으로 표시되며, 색이 어두울수록 더 높은 손실 값을, 색이 밝을수록 더 낮은 손실 값을 나타냅니다. 각 실행에 대해 가장 최신 손실 값을 사용하도록 Y 값은 latest로 설정합니다.

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지표 설정

Key 드롭다운에서 선택할 수 있는 지표 옵션은 W&B에 로그한 키-값 쌍과 W&B에서 정의한 기본 지표를 기반으로 합니다.

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기본 메트릭

  • Relative Time (Process): 실행의 상대 시간으로, 실행 시작 시점부터 경과한 시간을 초 단위로 측정합니다.
  • Relative Time (Wall): 실행의 상대 시간으로, 실행 시작 시점부터 경과한 시간을 실시간(벽시계 기준)으로 보정하여 초 단위로 측정합니다.
  • Wall Time: 실행의 실시간(벽시계 기준)을 epoch 이후 경과한 초 단위로 측정합니다.
  • Step: 실행의 스텝 번호로, 일반적으로 학습 또는 평가 진행 상태를 추적하는 데 사용됩니다.

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사용자 정의 지표

학습 또는 평가 스크립트에서 로깅한 사용자 정의 지표를 기준으로 실행에 색을 지정하고, 의미 있는 플롯 범례를 만드세요. 사용자 정의 지표는 키-값 쌍으로 로깅되며, 여기서 키는 지표 이름이고 값은 지표 값입니다. 예를 들어, 다음 코드 예제는 학습 루프 동안 정확도("acc" 키)와 손실("loss" 키)을 로깅합니다: 
import wandb
import random

epochs = 10

with wandb.init(project="basic-intro") as run:
  # 블록은 메트릭을 로깅하는 학습 루프를 시뮬레이션합니다
  offset = random.random() / 5
  for epoch in range(2, epochs):
      acc = 1 - 2 ** -epoch - random.random() / epoch - offset
      loss = 2 ** -epoch + random.random() / epoch + offset

      # 스크립트에서 W&B로 메트릭 로깅
      run.log({"acc": acc, "loss": loss})
Key 드롭다운에서 "acc"와 "loss" 모두 옵션으로 제공됩니다.

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구성 키 설정

Key 드롭다운 메뉴에 표시되는 구성 옵션은 W&B 실행을 초기화할 때 config 매개변수에 전달하는 키-값 쌍에서 가져옵니다. 구성 키는 일반적으로 하이퍼파라미터나 학습 또는 평가 스크립트에서 사용하는 기타 설정을 기록하는 데 사용됩니다. 
import wandb

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

with wandb.init(project="basic-intro", config=config) as run:
  # 여기에 학습 코드를 작성하세요
  pass
Key 드롭다운에서는 "learning_rate", "batch_size", "optimizer"를 옵션으로 사용할 수 있습니다.

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y 값 설정

다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다:
  • Latest: 각 선에 대해 마지막으로 로깅된 스텝의 y 값을 기준으로 색상을 결정합니다.
  • Max: 메트릭에 대해 로깅된 가장 높은 y 값을 기준으로 색상을 결정합니다.
  • Min: 메트릭에 대해 로깅된 가장 낮은 y 값을 기준으로 색상을 결정합니다.

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버킷 사용자 정의

버킷은 W&B가 선택한 메트릭 또는 설정 키에 따라 실행을 범주화하기 위해 사용하는 값의 구간입니다. 버킷은 지정한 메트릭 또는 설정 키의 값 범위에 고르게 분포되며, 각 버킷에는 고유한 색상이 할당됩니다. 해당 버킷 범위에 속하는 실행은 그 색상으로 표시됩니다. 다음 예시를 살펴보세요:
Color coded runs
  • Key 는 "Accuracy" (축약형 "acc")로 설정되어 있습니다.
  • Y value 는 "Max"로 설정되어 있습니다.
이 구성에서 W&B는 각 실행을 정확도 값에 따라 색으로 구분합니다. 색상은 연한 노란색부터 진한 색까지 다양합니다. 더 연한 색상은 낮은 정확도 값을 나타내고, 더 진한 색상은 높은 정확도 값을 나타냅니다. 이 메트릭에는 여섯 개의 버킷이 정의되어 있으며, 각 버킷은 정확도 값의 구간을 나타냅니다. Buckets 섹션에는 다음과 같은 버킷 구간이 정의되어 있습니다:
  • Bucket 1: (Min - 0.7629)
  • Bucket 2: (0.7629 - 0.7824)
  • Bucket 3: (0.7824 - 0.8019)
  • Bucket 4: (0.8019 - 0.8214)
  • Bucket 5: (0.8214 - 0.8409)
  • Bucket 6: (0.8409 - Max)
아래 선 플롯에서, 가장 높은 정확도(0.8232)를 가진 실행은 진한 보라색(Bucket 5)으로 표시되고, 가장 낮은 정확도(0.7684)를 가진 실행은 연한 주황색(Bucket 2)으로 표시됩니다. 다른 실행들도 각자의 정확도 값에 따라 색상이 지정되며, 색상 그라디언트는 상대적인 성능을 나타냅니다.
Color coded runs plot