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> Skorch と W&B を統合して、scikit-learn 互換の PyTorch モデルのトレーニング メトリクスとハイパーパラメーターをログします。

# Skorch

W\&B を Skorch と組み合わせて使用すると、各エポック後に、最高のパフォーマンスを示したモデルに加え、モデル性能メトリクス、モデルのトポロジー、計算リソースを自動的にログできます。`wandb_run.dir` に保存されたすべてのファイルは、自動的に W\&B にログされます。

[例の run](https://app.wandb.ai/borisd13/skorch/runs/s20or4ct?workspace=user-borisd13) を参照してください。

<div id="parameters">
  ## パラメーター
</div>

| パラメーター         | タイプ                               | 説明                                                                                                       |
| :------------- | :-------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `wandb_run`    | `wandb.wandb_run`. Run            | データのログに使用する wandb run。                                                                                   |
| `save_model`   | bool (default=True)               | 最良のモデルのcheckpointを保存し、W\&B 上の run にアップロードするかどうか。                                                         |
| `keys_ignored` | str or list of str (default=None) | TensorBoard にログしないキー、またはキーのリスト。ユーザーが指定したキーに加えて、`event_` で始まるキーや `_best` で終わるキーなども、デフォルトで無視される点に注意してください。 |

<div id="example-code">
  ## コード例
</div>

インテグレーションの動作を確認できるように、いくつかの例を用意しました。

* [Colab](https://colab.research.google.com/drive/1Bo8SqN1wNPMKv5Bn9NjwGecBxzFlaNZn?usp=sharing): インテグレーションを試すためのシンプルなデモ
* [ステップバイステップガイド](https://app.wandb.ai/cayush/uncategorized/reports/Automate-Kaggle-model-training-with-Skorch-and-W%26B--Vmlldzo4NTQ1NQ): Skorch モデルのモデル性能をトラッキングするためのガイド

```python theme={null}
# wandb をインストールする
... pip install wandb

import wandb
from skorch.callbacks import WandbLogger

# wandb の run を作成する
wandb_run = wandb.init()

# ハイパーパラメーターをログする（任意）
wandb_run.config.update({"learning rate": 1e-3, "batch size": 32})

net = NeuralNet(..., callbacks=[WandbLogger(wandb_run)])
net.fit(X, y)
```

<div id="method-reference">
  ## メソッドリファレンス
</div>

| メソッド                                                | 説明                                        |
| :-------------------------------------------------- | :---------------------------------------- |
| `initialize`()                                      | コールバックの初期状態を(再)設定します。                     |
| `on_batch_begin`(net\[, X, y, training])            | 各バッチの開始時に呼び出されます。                         |
| `on_batch_end`(net\[, X, y, training])              | 各バッチの終了時に呼び出されます。                         |
| `on_epoch_begin`(net\[, dataset\_train, …])         | 各エポックの開始時に呼び出されます。                        |
| `on_epoch_end`(net, \*\*kwargs)                     | history の最後の step の値をログし、最良のモデルを保存します。    |
| `on_grad_computed`(net, named\_parameters\[, X, …]) | 勾配の計算後、更新 step が実行される前に、各バッチにつき一度呼び出されます。 |
| `on_train_begin`(net, \*\*kwargs)                   | モデルのトポロジーをログし、勾配のフックを追加します。               |
| `on_train_end`(net\[, X, y])                        | トレーニングの終了時に呼び出されます。                       |