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> DeepChem ライブラリを W&B と統合して、分子機械学習モデルの実験管理と可視化を行います。

# DeepChem

[DeepChem library](https://github.com/deepchem/deepchem) は、創薬、材料科学、化学、生物学の分野でディープラーニングをより広く活用できるようにするオープンソースツールを提供します。この W\&B インテグレーションにより、DeepChem でモデルをトレーニングする際に、シンプルで使いやすい実験管理とモデル チェックポイントが追加されます。

<div id="deepchem-logging-in-3-lines-of-code">
  ## 3行のコードでDeepChemをロギング
</div>

```python theme={null}
logger = WandbLogger(…)
model = TorchModel(…, wandb_logger=logger)
model.fit(…)
```

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-docs-hivemind-launch/zScEGRJKnI_Vuqe8/images/integrations/cd.png?fit=max&auto=format&n=zScEGRJKnI_Vuqe8&q=85&s=b69c9c1fc77b22dbbfabbe4135806f7a" alt="DeepChemの分子解析" width="1513" height="842" data-path="images/integrations/cd.png" />
</Frame>

<div id="report-and-google-colab">
  ## レポートとGoogle Colab
</div>

W\&B DeepChem インテグレーションで生成されたチャートの例は、[DeepChemでW\&Bを使う: 分子グラフ畳み込みネットワーク](https://wandb.ai/kshen/deepchem_graphconv/reports/Using-W-B-with-DeepChem-Molecular-Graph-Convolutional-Networks--Vmlldzo4MzU5MDc?galleryTag=)の記事で確認できます。

すぐに動作するコードを見たい場合は、この[Google Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/deepchem/W%26B_x_DeepChem.ipynb)をご覧ください。

<div id="track-experiments">
  ## 実験を管理する
</div>

[KerasModel](https://deepchem.readthedocs.io/en/latest/api_reference/models.html#keras-models) または [TorchModel](https://deepchem.readthedocs.io/en/latest/api_reference/models.html#pytorch-models) タイプの DeepChem モデル向けに W\&B を設定します。

<div id="sign-up-and-create-an-api-key">
  ### サインアップしてAPIキーを発行する
</div>

APIキーは、お使いのマシンをW\&Bに認証するために使用します。APIキーはユーザープロフィールから発行できます。

<Note>
  より手早く行うには、[User Settings](https://wandb.ai/settings) に直接アクセスしてAPIキーを作成してください。新しく作成したAPIキーはすぐにコピーし、パスワードマネージャーなどの安全な場所に保存してください。
</Note>

1. 右上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。

<div id="install-the-wandb-library-and-log-in">
  ### `wandb` ライブラリをインストールしてログインする
</div>

ローカル環境に `wandb` ライブラリをインストールしてログインするには、次の手順に従います。

<Tabs>
  <Tab title="コマンドライン">
    1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/)に APIキーを設定します。

       ```bash theme={null}
       export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
       ```

    2. `wandb` ライブラリをインストールし、ログインします。

       ```shell theme={null}
       pip install wandb

       wandb login
       ```
  </Tab>

  <Tab title="Python">
    ```bash theme={null}
    pip install wandb
    ```

    ```python theme={null}
    import wandb
    wandb.login()
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Python notebook">
    ```notebook theme={null}
    !pip install wandb

    import wandb
    wandb.login()
    ```
  </Tab>
</Tabs>

<div id="log-your-training-and-evaluation-data-to-wb">
  ### トレーニングデータと評価データを W\&B にログする
</div>

トレーニングの損失と評価メトリクスは、自動的に W\&B にログされます。必要に応じて、DeepChem の [ValidationCallback](https://github.com/deepchem/deepchem/blob/master/deepchem/models/callbacks.py) を使って評価を有効にできます。`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します。

<Tabs>
  <Tab title="TorchModel">
    ```python theme={null}
    from deepchem.models import TorchModel, ValidationCallback

    vc = ValidationCallback(…)  # 任意
    model = TorchModel(…, wandb_logger=logger)
    model.fit(…, callbacks=[vc])
    logger.finish()
    ```
  </Tab>

  <Tab title="KerasModel">
    ```python theme={null}
    from deepchem.models import KerasModel, ValidationCallback

    vc = ValidationCallback(…)  # 任意
    model = KerasModel(…, wandb_logger=logger)
    model.fit(…, callbacks=[vc])
    logger.finish()
    ```
  </Tab>
</Tabs>