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Start sweep agents

1つ以上のマシンで1つ以上のエージェントを使用してW&B Sweepを開始します。W&B sweep agentは、W&B Sweepを初期化した際に立ち上げたW&Bサーバーに問い合わせを行い、ハイパーパラメーターを取得してモデルトレーニングを実行します。

W&B sweep agentを開始するには、W&B Sweepを初期化した際に返されたW&B Sweep IDを指定します。W&B Sweep IDの形式は以下の通りです：

entity/project/sweep_ID

以下の項目が含まれます：

  • entity: あなたのW&Bのユーザー名またはチーム名。
  • project: W&B Runの出力を保存したいプロジェクトの名前。プロジェクトが指定されていない場合、runは「未分類」プロジェクトに配置されます。
  • sweep_ID: W&Bによって生成される擬似乱数のユニークID。

Jupyter NotebookまたはPython script内でW&B sweep agentを開始する場合、W&B Sweepが実行する関数の名前を指定します。

以下のコードスニペットは、W&Bを使用してエージェントを開始する方法を示しています。既に設定ファイルを持ち、W&B Sweepを初期化したものと仮定します。設定ファイルの定義方法については、Define sweep configurationを参照してください。

sweep_idを初期化した際に返されたSweep IDに置き換えて、以下のコードスニペットをコピーして貼り付けます。wandb agent コマンドを使用してsweepを開始します：

wandb agent sweep_id

Stop W&B agent​

注意

ランダム探索およびベイズ探索は永遠に実行されます。コマンドライン、Python script内、またはSweeps UIからプロセスを停止する必要があります。

オプションで、Sweep agentが試すべきW&B Runsの数を指定できます。以下のコードスニペットは、CLIおよびJupyter Notebook、Python script内で最大数のW&B Runsを設定する方法を示しています。

まず、sweepを初期化します。詳細についてはInitialize sweepsを参照してください。

sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)

次に、sweepジョブを開始します。sweep開始時に生成されたsweep IDを指定します。整数値をcountパラメーターに渡して、試行するrunsの最大数を設定します。

sweep_id, count = "dtzl1o7u", 10
wandb.agent(sweep_id, count=count)
注意

もし、同じscriptやノートブック内でsweep agentが終了した後に新しいrunを開始する場合は、新しいrunを開始する前に wandb.teardown() を呼び出す必要があります。

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