튜토리얼: 테이블 로깅, 데이터 시각화 및 데이터 쿼리

5분 만에 완료하는 Quickstart로 W&B Tables 사용 방법을 살펴봅니다.

다음 Quickstart에서는 데이터 테이블을 로깅하고, 데이터를 시각화하며, 데이터를 쿼리하는 방법을 보여줍니다.

아래 버튼을 클릭하여 MNIST 데이터에 대한 PyTorch Quickstart 예제 프로젝트를 실행해 보세요.

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1. Log a table

W&B에 테이블을 로깅합니다. 새 테이블을 생성하거나 Pandas DataFrame을 전달할 수 있습니다.

테이블 생성

새 Table 객체를 생성하고 로깅하려면 다음을 사용합니다:

• wandb.init(): 결과를 추적할 실행을 생성합니다.
• wandb.Table(): 새 테이블 객체를 생성합니다.
  • columns: 열 이름을 설정합니다.
  • data: 각 행의 내용을 설정합니다.
• wandb.Run.log(): 테이블을 로깅해 W&B에 저장합니다.

예시는 다음과 같습니다:

import wandb

with wandb.init(project="table-test") as run:
    # 새 테이블을 생성하고 로깅합니다.
    my_table = wandb.Table(columns=["a", "b"], data=[["a1", "b1"], ["a2", "b2"]])
    run.log({"Table Name": my_table})

Pandas Dataframe

Pandas DataFrame을 wandb.Table()에 전달하여 새 테이블을 생성합니다.

import wandb
import pandas as pd

df = pd.read_csv("my_data.csv")

with wandb.init(project="df-table") as run:
    # DataFrame으로부터 새 테이블을 생성하고
    # 이를 W&B에 로깅합니다.
  my_table = wandb.Table(dataframe=df)
  run.log({"Table Name": my_table})

지원되는 데이터 타입에 대한 자세한 내용은 W&B API Reference 가이드의 wandb.Table를 참조하세요.

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2. 프로젝트 워크스페이스에서 테이블 시각화하기

워크스페이스에 생성된 테이블을 확인합니다.

1. W&B App에서 해당 프로젝트로 이동합니다.
2. 프로젝트 워크스페이스에서 실행 이름을 선택합니다. 고유한 테이블 키마다 새 패널이 추가됩니다.

이 예시에서는 my_table이 "Table Name" 키 아래에 기록됩니다.

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3. 모델 버전 간 비교

여러 W&B 실행에서 샘플 테이블을 로깅하고 프로젝트 워크스페이스에서 결과를 비교하세요. 이 예시 워크스페이스에서는 같은 테이블 내에서 서로 다른 여러 버전의 행을 결합하는 방법을 보여줍니다.

테이블의 필터, 정렬, 그룹화 기능을 사용해 모델 결과를 탐색하고 평가하세요.