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> W&B で機械学習実験をトラッキングし、メトリクス、ハイパーパラメーター、システムメトリクス、モデルArtifactsをログします。
# Experiments の概要
export const TryProductLink = ({url}) =>
W&Bで試す
;
export const ColabLink = ({url}) =>
Colabで試す
;
数行のコードで機械学習の実験をトラッキングできます。結果はその後、[インタラクティブなダッシュボード](/ja/models/track/workspaces/)で確認したり、[Public API](/ja/models/ref/python/public-api/)を使ってプログラムからアクセスできるように Python にエクスポートしたりできます。
[Keras](/ja/models/integrations/keras) などの主要なフレームワークを使用している場合は、W\&B Integrations を活用してください。インテグレーションの一覧と、コードに W\&B を追加する方法については、[W\&B Integrations](/ja/models/integrations) を参照してください。
上の画像は、複数の[runs](/ja/models/runs/)にまたがるメトリクスを表示・比較できるダッシュボードの例です。
## 仕組み
数行のコードで機械学習の実験をトラッキングできます。
1. [W\&B Run](/ja/models/runs/) を作成します。
2. 学習率やモデルのタイプなどのハイパーパラメーターを辞書として設定 ([`wandb.Run.config`](/ja/models/track/config/)) に保存します。
3. 精度や損失などのメトリクスを、トレーニングループの中で継続的にログします ([`wandb.Run.log()`](/ja/models/track/log/)) 。
4. モデルの重みや予測結果の表など、run の出力を保存します。
次のコードは、W\&B で一般的な実験管理のワークフローを示しています。
```python theme={null}
# runを開始する。
#
# このブロックを抜けると、ログされたデータのアップロード完了を待機する。
# 例外が発生した場合、runは失敗としてマークされる。
with wandb.init(entity="", project="my-project-name") as run:
# モデルの入力とハイパーパラメーターを保存する。
run.config.learning_rate = 0.01
# 実験コードを実行する。
for epoch in range(num_epochs):
# トレーニングを実行する...
# モデル性能を可視化するため、メトリクスを継続的にログする。
run.log({"loss": loss})
# モデルの出力をArtifactsとしてアップロードする。
run.log_artifact(model)
```
## はじめに
ユースケースに応じて、W\&B 実験 を使い始める際は、次のリソースをご覧ください。
* データセット artifact を作成し、トラッキングして、使用するために使える W\&B Python SDK のコマンドを step ごとに説明した [W\&B クイックスタート](/ja/models/quickstart/) をお読みください。
* この章では、次の方法を学べます。
* 実験 を作成する
* 実験 を設定する
* 実験 からデータをログする
* 実験 の結果を確認する
* [W\&B API Reference Guide](/ja/models/ref/python/) の [W\&B Python Library](/ja/models/ref/python/) もご覧ください。
## ベストプラクティスとヒント
実験 とログに関するベストプラクティスとヒントについては、[Best Practices: Experiments and Logging](https://wandb.ai/wandb/pytorch-lightning-e2e/reports/W-B-Best-Practices-Guide--VmlldzozNTU1ODY1#w\&b-experiments-and-logging)を参照してください。