> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://wb-21fd5541-dbrian-docs-serverless-training-quickstart.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # コンソールログ > W&B の実験 run の情報、警告、エラーを含むコンソールログメッセージを表示し、デバッグします。 実験を実行すると、メッセージがコンソールに出力されることがあります。W\&B はコンソールログを取得して W\&B App に表示します。これらのメッセージを使って、実験の動作をデバッグおよび監視できます。 以下のセクションでは、Runs のコンソールログを表示、設定、検索、フィルター、ダウンロード、コピーする方法について説明します。
## コンソールログを表示する
run 中に生成されたメッセージを確認するには、W\&B App で run のコンソールログにアクセスします。 1. W\&B App で自分のプロジェクトにアクセスします。 2. **Runs** 表内の run を選択します。 3. プロジェクトのサイドバーで **Logs** タブをクリックします。 W\&B では、run ごとに最大 100,000 行のログが保存されます。W\&B App では、一度に表示できるログは最大 10,000 行です。保存されているすべてのログ行を確認するには、ログをスクロールして古い行を表示します。 {{/* ## コンソールログのフィールド W&B App では、コンソールログの表に表示するフィールドを変更できます。 */}}
## コンソールログの種類
W\&B は 3 種類のコンソールログを取得し、各ログの重大度を示す接頭辞を付けます。この接頭辞により、ログをすばやく確認して、デバッグに最も関連するメッセージを特定できます。次の表は、各タイプを重大度の高い順にまとめたものです。 | 重大度 | 接頭辞 | 説明 | 例 | | ------- | --------- | ------------------------------ | --------------------------------------------------------------- | | Error | `ERROR` | run が正常に完了できなくなるおそれのある重大な問題です。 | `ERROR Failed to save notebook.` | | Warning | `WARNING` | 実行は停止しないものの、問題につながる可能性がある事項です。 | `WARNING Found .wandb file, not streaming tensorboard metrics.` | | Info | `wandb:` | run の進行状況やステータスに関する更新です。 | `wandb: Starting Run: abc123` |
## コンソールログの設定
W\&B が取得して表示するコンソール出力の種類を制御するには、run の初期化時に [`wandb.Settings`](/ja/models/ref/python/experiments/settings) オブジェクトを `wandb.init()` に渡します。関連するパラメーターには、`show_errors`、`show_warnings`、`show_info`、`silent` があります。[Settings リファレンス](/ja/models/ref/python/experiments/settings) にはすべてのパラメーターが記載されており、SDK から生成されるため、新しいオプションが追加されても常に最新の内容が反映されます。 次の例では、W\&B からの情報メッセージ、警告、エラーを **Logs** タブに表示するかどうかを切り替えます。`silent=True` を設定すると、W\&B のすべてのコンソール出力を抑制できます (トレーニングスクリプトの出力を抑えたい場合に便利です) : ```python theme={null} import wandb settings = wandb.Settings( show_errors=True, silent=False, show_warnings=True, ) with wandb.init(settings=settings) as run: run.log({"accuracy": 0.95}) ``` stdout と stderr の取得 (`console`) 、マルチパートアップロード (`console_multipart`、`console_chunk_max_bytes`、`console_chunk_max_seconds`) 、およびトラブルシューティングについては、以下のセクションと Settings リファレンスを参照してください。分散トレーニングやその他の特殊なケースについては、[run のコンソール出力が取得されないのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-is-console-output-not-captured-for-my-run) を参照してください。
### マルチパート コンソールログ
デフォルトでは、W\&B はスクリプトの stdout と stderr を単一の `output.log` ファイルとして保存し、*run の終了時に* アップロードします。run がアクティブな間は、**Logs** タブで出力がストリーミング表示されますが、`output.log` は run が完了するまで **Files** タブには表示されません。 run がまだアクティブな間にダウンロード可能なログが必要な場合、run が終了前にクラッシュする可能性がある場合、または run を再開して以前のセッションのログ出力を保持したい場合は、マルチパート コンソールログを有効にしてください。`console_multipart=True` (SDK v0.22.3 以降) を設定すると、SDK は `logs/` 配下にタイムスタンプ付きのチャンクを書き込み、各チャンクがクローズされるたびにアップロードします。ロールオーバーは `console_chunk_max_bytes` と `console_chunk_max_seconds` で制御します。両方が `0` の場合のデフォルトと動作については、[Settings リファレンス](/ja/models/ref/python/experiments/settings) を参照してください。 アップロードされたチャンクは不変です。以前の行を変更するターミナル制御シーケンス (たとえば、キャリッジリターンを使用するプログレスバー) は、現在のチャンクにのみ影響します。 ```python theme={null} import wandb with wandb.init( project="my-project", settings=wandb.Settings( console_multipart=True, console_chunk_max_bytes=1_000_000, # ~1 MB でローテート console_chunk_max_seconds=60, # または60秒ごと（どちらか早い方） ), ) as run: print("Logs upload in chunks while this run is active.") ``` `console_multipart` は、`wandb.init` の時点で設定する必要があります。run の開始後にアップロード頻度を変更することはできません。 トラブルシューティング (コンソールの取得が無効になっている場合、分散トレーニング、再開した Runs、表示の制限) については、[自分の run でコンソール出力が取得されないのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-is-console-output-not-captured-for-my-run) および [run からコンソールログファイルをダウンロードするにはどうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/how-do-i-download-the-console-log-file-from-a-run) を参照してください。
## カスタムロギング
すでに独自のロギング設定がある場合でも、W\&B と併用してそのまま使用できます。W\&B はアプリケーションのコンソールログを取得しますが、独自のロギング設定に干渉することはありません。メッセージを記録するには、Python に組み込まれている `print()` 関数または `logging` モジュールを使用できます。 ```python theme={null} import wandb with wandb.init(project="my-project") as run: for i in range(100, 1000, 100): # W&B にログを記録し、コンソールに出力します run.log({"epoch": i, "loss": 0.1 * i}) print(f"epoch: {i} loss: {0.1 * i}") ``` コンソールログは、次のように表示されます。 ```text theme={null} 1 epoch: 100 loss: 1.3191105127334595 2 epoch: 200 loss: 0.8664389848709106 3 epoch: 300 loss: 0.6157898902893066 4 epoch: 400 loss: 0.4961796700954437 5 epoch: 500 loss: 0.42592573165893555 6 epoch: 600 loss: 0.3771176040172577 7 epoch: 700 loss: 0.3393910825252533 8 epoch: 800 loss: 0.3082585036754608 9 epoch: 900 loss: 0.28154927492141724 ```
## タイムスタンプ
W\&B は各コンソールログのエントリに自動的にタイムスタンプを追加します。これにより、各ログメッセージがいつ生成されたかを確認できます。 コンソールログでタイムスタンプの表示/非表示を切り替えるには、コンソールログ ページで **Timestamp visible** のドロップダウン リストを選択します。
## コンソールログを検索する
関連するエントリをすばやく見つけるには、コンソールログページの検索バーを使用して、キーワードでログをフィルターできます。特定の用語、ラベル、エラーメッセージを検索できます。
## カスタムラベルでフィルターする
`x_` で始まるパラメーター (`x_label` など) はパブリックプレビューです。フィードバックを送るには、[W\&B repository の GitHub issue](https://github.com/wandb/wandb) を作成してください。 コンソールログは、`wandb.Settings` の `x_label` に引数として渡したラベルに基づいてフィルターできます。コンソールログページの検索バーにラベルを入力してください。 ```python theme={null} import wandb # プライマリノードで run を初期化する with wandb.init( entity="[ENTITY-NAME]", project="[PROJECT-NAME]", settings=wandb.Settings( x_label="[CUSTOM-LABEL]" # (オプション) ログのフィルタリング用カスタムラベル ) ) as run: # ここにコードを記述する ```
## コンソールログをダウンロードする
オフラインで分析したり共有したりするためにログをローカルに保存するには、W\&B App で run のコンソールログをダウンロードします。 1. W\&B App のプロジェクトにアクセスします。 2. **Runs** 表で run を選択します。 3. プロジェクトのサイドバーで **Logs** タブをクリックします。 4. コンソールログページでダウンロードボタンをクリックします。
## コンソールログをコピーする
別の tool やメッセージにログを貼り付けるには、W\&B App で run のコンソールログをコピーします。 1. W\&B App のプロジェクトにアクセスします。 2. **Runs** 表内の run を選択します。 3. プロジェクトのサイドバーにある **Logs** タブをクリックします。 4. コンソールログページにあるコピーボタンをクリックします。