kaggleのコンペに挑戦していたら「wandb」という単語が気になり、使ってみました。
その結果、wandbがものすごく役に立ちました！
この記事では、使ってみた感想、wandbの使用方法について解説します。
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wandb(Weights & Biases)とは何？
wandbとは、モデルのログ管理・可視化ツールキットです。
数行のコードで、システム情報、モデルの構造、lossの値などのログを可視化(グラフ化)できて大変便利なツールです。
可視化された情報は、WEBの管理画面で確認することができます。
対応しているフレームワークは、TensorFlow、Keras、PyTorch、Sklearnです。
使ってみた感想は感動した！
使ってみた感想は以下の通りです。
- matplotなどで処理を書かなくても訓練のloss情報をグラフで見ることができる。
- wandbは、学習目的であれば無料で使うことができる。
- もちろんkaggleで利用する際も、無料で使うことができます。
- 訓練時のパラメータも保存できる。
その結果、kaggleで役立ちますし、kaggle以外の用途で利用するときも大変便利です。
kaggleでの使用例は、以下のカーネルが参考になるので、kaggleで使ってみたい人は参考にしてみてください。
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks …
kaggleのコンペで使用するときの注意点
wandbは、kaggleのコンペでも利用できます。
しかし、wandbのログはインターネットを介して送ります。
その結果、インターネットをOFFにして推論結果を提出(submit)しなければ行けないコンペでは、利用できないので注意が必要です。
wandbを利用する際は、以下のようなnotebookがそれぞれ作成されることになります。
・訓練時はインターネットをONにしてモデルを作成。その際にwandbを使用する
・推論時(モデルは、予め訓練したモデルを利用する)は、wandbを使用しない
wandbの利用方法
wandbの利用には、wandbへのアカウント登録が必要です。
まずは、登録方法を解説したあとに、wandbの利用例を解説します。
wandbに登録する
アカウント作成は、5分くらいでできるので、すぐにwandbの利用ができます。
手順：
- wandbのページに行きます
- Sign upのページに移動します
- GitHub、Googleアカウントを選択、もしくは登録するメールアドレス、パスワードを入力して「SIGN UP」ボタンを押す
- ログイン後、「Settings -> API keys」の手順で「API keys」を控えておきます。
以上で登録は修了です。
次は、実際にwandbを使ってみます。
実際にwandbを使ってみる
実際にwandbをpythonから呼び出して使ってみます。
簡単なサンプルコードとしては以下の通りになります。
その結果、管理画面で以下のような結果を確認できます。
上記は、モデルのレイヤーの構造
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それは、プログラミングスクールを利用することです。
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まとめ
以上、wandbについて解説しました。
wandbは、簡単に導入できます。
wandbは、kaggleのコンペだけでなく、機械学習のあらゆるタスクで便利に利用できます。
これまで可視化が面倒でやらなかった人も、一度試してみてはいかがだろうか？
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