使用 WandB Tables 记录生成文本

在训练或评估模型的过程中，通常需要记录模型的输出、预测结果或其他相关信息。Weights & Biases（WandB）提供的 Table 对象可以帮助以结构化的方式保存这些信息，方便后续可视化和分析。

本教程将介绍如何使用 wandb.Table 来记录和展示生成的文本或其他数据。

1. 基本用法：创建一个简单的表格

可以直接定义表格的列（columns）和数据（data）来初始化一个 Table。

import wandb

# 创建一个简单的 Table，包含三列：a, b, c
table = wandb.Table(
    columns=["a", "b", "c"],
    data=[
        ["1a", "1b", "1c"],
        ["2a", "2b", "2c"],
    ]
)

这里，columns 是列名列表，data 是二维数组，每一行对应一条记录。

---

2. 更进一步：记录模型预测结果

假设有一个模型在图像上进行了预测，并且你想记录每张图像的相关信息（如图像 ID、图片、预测标签和真实标签）。

# 模拟数据
my_data = [
    [0, wandb.Image("img_0.jpg"), 0, 0],
    [1, wandb.Image("img_1.jpg"), 8, 0],
    [2, wandb.Image("img_2.jpg"), 7, 1],
    [3, wandb.Image("img_3.jpg"), 1, 1],
]

# 创建 Table
columns = ["id", "image", "prediction", "truth"]
test_table = wandb.Table(data=my_data, columns=columns)

在这个例子中，wandb.Image 用来包装图片数据，这样图片会在 WandB 的 UI 上直观显示。

---

3. 动态添加数据：逐行插入记录

在一些情况下，需要在模型推理过程中动态地将每一条数据插入到表格中，比如还想记录每一类别的置信度得分。

# 定义列名
columns = ["id", "image", "guess", "truth"]
for digit in range(10):
    columns.append(f"score_{digit}")

# 初始化 Table
test_table = wandb.Table(columns=columns)

# 遍历测试数据集并逐行添加数据
for img_id, img in enumerate(mnist_test_data):
    true_label = mnist_test_data_labels[img_id]
    guess_label = my_model.predict(img)

    # 假设模型返回每个类别的置信度分数
    confidence_scores = my_model.predict_proba(img)  # 返回一个长度为 10 的列表

    test_table.add_data(
        img_id,
        wandb.Image(img),
        guess_label,
        true_label,
        *confidence_scores  # 展开置信度分数
    )

• add_data() 用来添加一行数据。
• *confidence_scores 表示将列表中的元素分别作为独立参数传入。

---

4. 小结

使用 wandb.Table 的核心步骤：

1. 定义列名：清晰地定义好要记录的字段。
2. 初始化表格：可以一次性用 data 初始化，也可以使用 add_data 动态添加。
3. 使用 wandb.Image：如果有图像数据，可以用 wandb.Image 封装以便可视化。
4. 将 Table 记录到 WandB：通常通过 wandb.log({"my_table": table}) 将表格同步到服务器，方便查看。

---

5. 示例：完整工作流程

import wandb

wandb.init(project="your-project-name")

# 初始化 Table
columns = ["prompt", "generated_text", "score"]
table = wandb.Table(columns=columns)

# 假设有多个 prompts 和对应的生成文本
prompts = ["Once upon a time", "In a galaxy far away"]
generated_texts = ["Once upon a time, there was a cat.", "In a galaxy far away, aliens danced."]
scores = [0.95, 0.89]  # 模型的生成质量得分

# 填充表格
for prompt, text, score in zip(prompts, generated_texts, scores):
    table.add_data(prompt, text, score)

# 记录到 WandB
wandb.log({"generated_text_table": table})

这样即可在 WandB 界面上直观查看每个 Prompt 和对应的生成文本及评分。