DeepChem

W&B を DeepChem ライブラリ と統合する方法。

DeepChem ライブラリ は、創薬、材料科学、化学、生物学におけるディープラーニングの利用を民主化するオープンソース ツールを提供しています。この W&B インテグレーションにより、DeepChem を使用したモデルのトレーニング中に、シンプルで使いやすい 実験管理 とモデルの チェックポイント 保存機能が追加されます。

​

3行のコードで DeepChem のログを記録

logger = WandbLogger(…)
model = TorchModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…)

​

レポートと Google Colab

W&B DeepChem インテグレーションを使用して生成されたチャートの例については、記事「 Using W&B with DeepChem: Molecular Graph Convolutional Networks 」をご覧ください。

すぐに実行可能な コード を確認するには、こちらの Google Colab をチェックしてください。

​

実験 (Experiments) を追跡する

KerasModel または TorchModel タイプの DeepChem モデルに対して W&B を設定します。

​

サインアップと APIキー の作成

APIキー は、マシンを W&B に対して認証するために使用されます。 APIキー は ユーザー プロフィールから生成できます。

For a more streamlined approach, create an API key by going directly to User Settings. Copy the newly created API key immediately and save it in a secure location such as a password manager.

1. 右上隅にある ユーザー プロフィールアイコンをクリックします。
2. User Settings を選択し、 API Keys セクションまでスクロールします。

​

wandb ライブラリのインストールとログイン

ローカルに wandb ライブラリをインストールしてログインする方法：

Command Line

1. WANDB_API_KEY 環境変数 に APIキー を設定します。

   export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
   

2. wandb ライブラリをインストールしてログインします。

   pip install wandb
   
   wandb login
   

Python

pip install wandb

import wandb
wandb.login()

Python notebook

!pip install wandb

import wandb
wandb.login()

​

トレーニングと評価のデータを W&B にログ記録する

トレーニングの損失（loss）と 評価メトリクス は、自動的に W&B に ログ 記録されます。DeepChem の ValidationCallback を使用してオプションの評価を有効にすると、 WandbLogger は ValidationCallback コールバック を検出し、生成された メトリクス を ログ 記録します。

TorchModel

from deepchem.models import TorchModel, ValidationCallback

vc = ValidationCallback(…)  # オプション
model = TorchModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…, callbacks=[vc])
logger.finish()

KerasModel

from deepchem.models import KerasModel, ValidationCallback

vc = ValidationCallback(…)  # オプション
model = KerasModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…, callbacks=[vc])
logger.finish()