Tables

W&B Tables를 사용하여 표 형식 데이터를 시각화하고 쿼리합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 동일한 테스트 세트에서 다양한 모델의 성능을 비교합니다.
• 데이터에서 패턴을 식별합니다.
• 샘플 모델 예측값을 시각적으로 살펴봅니다.
• 일반적으로 잘못 분류된 예제를 찾기 위해 쿼리합니다.

위 이미지는 시멘틱 세분화 및 사용자 정의 메트릭이 있는 테이블을 보여줍니다. W&B ML Course의 샘플 프로젝트에서 이 테이블을 볼 수 있습니다.

작동 방식

Table은 각 열에 단일 유형의 데이터가 있는 2차원 데이터 그리드입니다. Tables는 기본 및 숫자 유형은 물론 중첩 목록, 딕셔너리 및 다양한 미디어 유형을 지원합니다.

Table 기록

몇 줄의 코드로 table을 기록합니다.

• wandb.init(): 결과를 추적하기 위해 run을 생성합니다.
• wandb.Table(): 새 table 오브젝트를 생성합니다.
  • columns: 열 이름을 설정합니다.
  • data: table의 내용을 설정합니다.
• run.log(): table을 기록하여 W&B에 저장합니다.

import wandb

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

시작 방법

• 퀵스타트: 데이터 table 기록, 데이터 시각화 및 데이터 쿼리에 대해 알아봅니다.
• Tables Gallery: Tables의 유스 케이스 예시를 확인하세요.