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の「ログ管理・データの可視化」でものすごく役に立ちました!
kaggleのコンペでも役立つと思います!
この記事では、wandbを使ってみた感想、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)できる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などでコード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、wandbは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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独学で挫折した人向け・AI(機械学習)を短期間で学ぶ方法
独学で挫折してしまった人向けに、PythonとAI(機械学習)について、短期間で効率的に学ぶ方法を紹介します。
それは、プログラミングスクールを利用することです。
プログラミングができる人でも機械学習の習得は、難しいため、プロに教えてもらったほうが遥かに最短経路で身につけることができます。
筆者は、ITエンジニアでプログラミングは得意です。
しかし、AIについては、AIの考え方を学ぶところで挫折したためAIスクールに4ヶ月ほど通いました。
だから、現役のエンジニアがAIスクールに行くことは恥ずかしくありません!
いますぐにでもAI(機械学習)が学べるプログラミングスクールを検討している方へ! [afTag id=2402] [template id="10277"] 筆者について 筆者は、AIプログラミン[…]
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、wandbで試してみてはいかがだろうか?
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