선형 플롯 레퍼런스

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데이터 설정

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X축

• Step: wandb.Run.log()가 호출될 때마다 증가합니다. 모델에서 로깅한 트레이닝 step 수를 반영합니다. (기본값)
• Relative Time (Wall): 프로세스가 시작된 이후의 실제 경과 시간입니다. run을 시작하고 하루 동안 일시 중지한 다음 재개하여 로깅하면, 해당 지점은 24시간에 표시됩니다.
• Relative Time (Process): 실행 중인 프로세스 내부의 시간입니다. run을 시작하고 10초 동안 실행한 뒤 하루 동안 일시 중지한 다음 재개하면, 해당 지점은 10초에 표시됩니다.
• Wall Time: 그래프에서 첫 번째 run이 시작된 이후 경과한 시간(분)입니다.
• X range: 기본적으로 x축의 최솟값부터 최댓값까지 표시됩니다. 최소값과 최대값은 사용자 지정할 수 있습니다.

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Y축

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포인트 집계 방법

• Full fidelity (기본값): Full fidelity를 참조하세요.
• 랜덤 샘플링: 랜덤 샘플링을 참조하세요.

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스무딩

• 시간 가중 EMA (기본값): 이전 포인트의 가중치를 지수적으로 감소시켜 시계열 데이터를 스무딩하는 지수 이동 평균(EMA) 기법입니다.
• 이동 평균: 지정된 x 값의 앞뒤 윈도우에 있는 포인트들의 평균값으로 해당 포인트를 대체합니다.
• 가우시안: 포인트의 가중 평균을 계산하며, 가중치는 스무딩 매개변수로 지정한 표준편차를 갖는 가우시안 분포를 따릅니다.
• 스무딩 없음

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이상치 무시

• 랜덤 샘플링 모드: 이상치를 무시하면 플롯에서 하위 5%와 상위 95%에 해당하는 지점이 제외됩니다.
• full fidelity 모드: 이상치를 무시하면 모든 지점이 표시되지만, 각 bucket의 마지막 값으로 집약되어 표시되며 하위 5%와 상위 95% 영역은 음영 처리됩니다.

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최대 run 또는 그룹 수

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Run 그룹화

• 차트에서 Runs 테이블의 그룹화 사용: Runs 테이블의 그룹화를 선형 플롯에 적용합니다. 기본적으로 켜져 있습니다. Runs 테이블의 그룹화 여부와 관계없이 모든 run을 개별적으로 플롯하려면 이 옵션을 끄세요.
• 그룹당 최신 run만 사용: 그룹 내 Runs를 결합하는 대신 각 그룹에서 run 하나만 플롯합니다. 기본적으로 꺼져 있습니다. Workspace 수준에서만 사용할 수 있습니다.
• 집계: 각 그룹에서 결합된 선의 값입니다. 옵션은 평균, 최소, 최대입니다. 그룹당 최신 run만 사용이 켜져 있으면 사용할 수 없습니다.

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차트 유형

• 선형 플롯
  
• 영역 플롯
  
• 백분율 영역 플롯
  

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그룹화 설정

• run 그룹화: 플롯에서 run 그룹화를 켭니다. 플롯에서 음영 범위를 설정하려면 이 옵션이 필요합니다. run을 하나의 선으로 집계하지 않으려면 이 옵션을 끄세요. 그룹화는 켠 상태로 유지하면서 집계만 비활성화하는 별도의 스위치는 없습니다.
• 그룹화 기준: 필요에 따라 열을 선택합니다. 해당 열에서 같은 값을 가진 모든 run이 함께 그룹화됩니다.
• 집계: 그래프 선의 값을 지정합니다. 옵션은 그룹의 평균, 중앙값, 최솟값, 최댓값입니다. 이 컨트롤은 run 그룹화가 켜져 있을 때만 적용됩니다.
• 범위: full fidelity 선형 플롯의 음영 영역을 설정합니다. 옵션은 Min/Max, Std Dev, Std Err 또는 None입니다.

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차트 설정

• 패널 제목: 패널 상단에 표시되는 제목입니다.
• X축 제목: X축 레이블입니다.
• Y축 제목: Y축 레이블입니다.
• 범례: 범례를 표시하거나 숨기고 위치를 설정합니다.

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범례 설정

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범례 템플릿

1. 톱니바퀴 아이콘을 클릭해 플롯 설정을 엽니다.
2. Display preferences 탭으로 이동합니다.
3. Advanced legend를 펼친 다음 범례 템플릿을 지정합니다.
4. Apply를 클릭합니다.

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포인트별 값

1. 톱니바퀴 아이콘을 클릭해 플롯 설정을 엽니다.
2. Display preferences 탭으로 이동합니다.
3. 탭 하단에서 플롯의 메트릭 하나 이상에 대해 포인트별 값을 설정합니다.
4. Apply를 클릭합니다.

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표현식

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표현식을 사용해 새 선형 플롯 만들기

1. 프로젝트의 Workspace로 이동합니다.
2. + Add panel 버튼을 클릭하고 Line plot을 선택합니다.
3. Data 탭을 클릭합니다. x축과 y축에 사용할 선형 플롯 데이터를 선택합니다.
4. Expressions 탭을 클릭합니다.
5. Y-axis 필드 또는 X-axis 필드에 표현식을 입력합니다.
6. Apply를 클릭하여 설정을 저장하고 선형 플롯을 확인합니다.

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표현식을 사용해 기존 선형 플롯 변환하기

1. 변환할 선형 플롯을 여세요.
2. 패널을 편집하려면 플롯 오른쪽 상단의 톱니바퀴 아이콘을 클릭하세요.
3. Expressions 탭을 클릭하세요.
4. Y-axis 필드 또는 X-axis 필드에 표현식을 입력하세요.
5. Apply를 클릭하여 설정을 저장하고 업데이트된 선형 플롯을 확인하세요.

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값 참조

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중첩된 설정

${config:parent.child.grandchild}

config = {
    "model": {
        "type": "resnet",
        "layers": 50
    },
    "training": {
        "batch_size": 32,
        "learning_rate": 0.001
    }
}

with wandb.init(project="my-project", config=config) as run:
    ...

config:
  optimizer:
    value:
      lr: 0.001
      weight_decay: 0.01
  model:
    value:
      hidden_size: 768

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사용 가능한 연산자

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수학 상수 및 함수

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수학 상수

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산술 및 통계 함수

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로그 함수와 지수 함수

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삼각 함수

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쌍곡선 함수

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예시 표현식

{
  "accuracy": 0.7829240801794489,
  "loss": 0.2194763318905079
}

config = {
    "epochs": 100,
    "optimizer": {
        "value": {
            "lr": 0.001,
            "weight_decay": 0.01
        }
    }
}

1 - accuracy

accuracy+${config:optimizer.value.lr}

sin(loss)

sin(loss - 2)

${accuracy} / ${config:batch_size}

min(loss, accuracy)

sqrt(loss ** 2 + accuracy ** 2)

sqrt(loss*100)+sqrt(loss*100000)

sqrt(${summary:loss}*100)+sqrt(${summary:loss}*100000)

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다중 메트릭 패널 표현식

• 각 레이어의 메트릭마다 별도의 패널을 만드는 대신, 하나의 패널에서 함께 볼 수 있습니다. 예를 들어 layer_0_loss, layer_1_loss, layer_2_loss처럼 일관된 이름으로 메트릭을 로깅하는 경우, layer_\d+_loss와 같은 정규식을 사용해 모든 레이어의 loss를 하나의 플롯에 표시할 수 있습니다.
• 공통된 명명 패턴을 공유하는 모든 메트릭과 일치시킬 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
  • train_.*는 train_loss, train_accuracy, train_f1_score와 같은 모든 트레이닝 메트릭과 일치합니다
  • .*_accuracy는 train_accuracy, val_accuracy, test_accuracy처럼 서로 다른 데이터셋의 accuracy 메트릭과 일치합니다
• alternation을 사용해 원하는 메트릭만 일치시킬 수 있습니다. 예를 들어 비캡처 그룹 (?:layer_0|layer_10)_loss는 중간 레이어를 제외하고 첫 번째와 열 번째 레이어의 loss에만 일치합니다.

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캡처 그룹

• 캡처 그룹은 여러 패널을 생성합니다 정규 표현식에 캡처 그룹을 형성하는 괄호가 포함되면, UI는 해당 그룹에서 캡처한 각 고유 값마다 별도의 패널을 생성합니다. 예를 들어, 표현식 (layer_0|layer_10)_loss에는 캡처 그룹이 포함되어 있어 두 개의 별도 패널이 생성됩니다:
  1. layer_0와 일치하는 메트릭용 패널 1개
  2. layer_10와 일치하는 메트릭용 패널 1개
• 비캡처 그룹은 메트릭을 함께 유지합니다 별도의 패널을 만들지 않고 여러 대안을 매칭하려면 ?: 구문을 사용하는 비캡처 그룹을 사용하세요. 표현식 (?:layer_0|layer_10)_loss는 앞선 예시와 동일한 메트릭에 매칭되지만, 하나의 패널에 함께 표시됩니다.

• (layer_0|layer_10)_loss - 각 레이어별로 패널 1개씩, 총 2개의 패널을 생성합니다.
• (?:layer_0|layer_10)_loss - 두 레이어를 함께 보여주는 패널 1개를 생성합니다.