PyTorch Geometric

PyTorch Geometric (PyG) は、幾何学的深層学習向けのライブラリであり、W&B と組み合わせることで、グラフの可視化や実験のトラッキングを行えます。このガイドでは、W&B への認証、wandb ライブラリのインストール、PyVis または Plotly を使用した PyG グラフの可視化、そして PyG ワークフローからのトレーニングメトリクスのログ方法を説明します。これを使用して、実験をトラッキングし、グラフの可視化を W&B で共有できます。 PyTorch Geometric をインストールしたら、使い始めるには次の step に従ってください。 APIキーを使用すると、お使いのマシンをW&Bで認証できます。APIキーはユーザープロフィールから発行できます。

より手早く行うには、User Settings にアクセスしてAPIキーを作成してください。APIキーはすぐにコピーし、パスワードマネージャーなどの安全な場所に保存してください。

右上にあるユーザープロフィールアイコンをクリックします。
ユーザー設定を選択し、API Keys セクションまでスクロールします。

`wandb` ライブラリをインストールしてログインする

wandb ライブラリをローカルにインストールしてログインするには、次の手順を実行します。

コマンドライン
Python
Python notebook

WANDB_API_KEY 環境変数に APIキーを設定します。<> で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
wandb ライブラリをインストールし、ログインします。
pip install wandb wandb login

pip install wandb

import wandb
wandb.login()

!pip install wandb

import wandb
wandb.login()

グラフを可視化する

ログインすると、グラフの可視化や run データの送信を W&B に開始できます。エッジ数やノード数など、入力グラフの詳細を保存できます。W&B は Plotly チャートと HTML パネルのログをサポートしているため、グラフ用に作成した可視化も W&B にログできます。以下のセクションでは、一般的な 2 つのアプローチを紹介します。1 つはインタラクティブな HTML 可視化向けの PyVis、もう 1 つはチャートベースの可視化向けの Plotly です。

PyVis を使う

次のスニペットは、PyVis と HTML を使ってその方法を示しています。

from pyvis.network import Network
import wandb

with wandb.init(project="graph_vis") as run:
    net = Network(height="750px", width="100%", bgcolor="#222222", font_color="white")

    # PyGグラフのエッジをPyVisネットワークに追加する
    for e in tqdm(g.edge_index.T):
        src = e[0].item()
        dst = e[1].item()

        net.add_node(dst)
        net.add_node(src)
        
        net.add_edge(src, dst, value=0.1)

    # PyVisの可視化結果をHTMLファイルに保存する
    net.show("graph.html")
    run.log({"eda/graph": wandb.Html("graph.html")})

Plotlyを使用する

Plotlyを使用してグラフの可視化を作成するには、まず PyG グラフを networkx オブジェクトに変換します。次に、ノードとエッジの両方について Plotly の scatter プロットを作成します。この作業には次のスニペットを使用します。

def create_vis(graph):
    G = to_networkx(graph)
    pos = nx.spring_layout(G)

    edge_x = []
    edge_y = []
    for edge in G.edges():
        x0, y0 = pos[edge[0]]
        x1, y1 = pos[edge[1]]
        edge_x.append(x0)
        edge_x.append(x1)
        edge_x.append(None)
        edge_y.append(y0)
        edge_y.append(y1)
        edge_y.append(None)

    edge_trace = go.Scatter(
        x=edge_x, y=edge_y,
        line=dict(width=0.5, color='#888'),
        hoverinfo='none',
        mode='lines'
    )

    node_x = []
    node_y = []
    for node in G.nodes():
        x, y = pos[node]
        node_x.append(x)
        node_y.append(y)

    node_trace = go.Scatter(
        x=node_x, y=node_y,
        mode='markers',
        hoverinfo='text',
        line_width=2
    )

    fig = go.Figure(data=[edge_trace, node_trace], layout=go.Layout())

    return fig


with wandb.init(project="visualize_graph") as run:
    run.log({"graph": wandb.Plotly(create_vis(graph))})

メトリクスをログする

グラフの可視化に加えて、W&B を使用すると、実験と、損失関数や精度などの関連メトリクスをトラッキングできます。次の行をトレーニングループに追加します。

with wandb.init(project="my_project", entity="my_entity") as run:
    run.log({
        'train/loss': training_loss,
        'train/acc': training_acc,
        'val/loss': validation_loss,
        'val/acc': validation_acc
        })

グラフの可視化とトレーニングメトリクスを W&B にログすることで、W&B Workspace で Runs を比較し、PyG Experiments の結果を共有できます。

その他のリソース

以下のW&B Reportsでは、PyGの実際の活用例を紹介しています。

ガイド

インテグレーション

リファレンス

`wandb` ライブラリをインストールしてログインする

グラフを可視化する

PyVis を使う

Plotlyを使用する

メトリクスをログする

その他のリソース

​サインアップしてAPIキーを発行する

​wandb ライブラリをインストールしてログインする

​グラフを可視化する

​PyVis を使う

​Plotlyを使用する

​メトリクスをログする

​その他のリソース

サインアップしてAPIキーを発行する

`wandb` ライブラリをインストールしてログインする

グラフを可視化する

PyVis を使う

Plotlyを使用する

メトリクスをログする

その他のリソース