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# DeepChem

> W&B を DeepChem ライブラリ と統合する方法。

[DeepChem ライブラリ](https://github.com/deepchem/deepchem) 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

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

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/Ieq_XAyOekULCwOt/images/integrations/cd.png?fit=max&auto=format&n=Ieq_XAyOekULCwOt&q=85&s=46644d7a03d11fd8019e10b570fbba04" alt="DeepChem molecular analysis" width="1513" height="842" data-path="images/integrations/cd.png" />
</Frame>

## 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](https://wandb.ai/kshen/deepchem_graphconv/reports/Using-W-B-with-DeepChem-Molecular-Graph-Convolutional-Networks--Vmlldzo4MzU5MDc?galleryTag=) 」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](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/deepchem/W%26B_x_DeepChem.ipynb) をチェックしてください。

## 実験 (Experiments) を追跡する

[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。

<Note>
  For a more streamlined approach, create an API key by going directly to [User Settings](https://wandb.ai/settings). Copy the newly created API key immediately and save it in a secure location such as a password manager.
</Note>

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：

<Tabs>
  <Tab title="Command Line">
    1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/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てログインします。

       ```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>

### 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](https://github.com/deepchem/deepchem/blob/master/deepchem/models/callbacks.py) 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。

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

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