スイープのトラブルシューティング

一般的なエラーメッセージに対処するための指針を提案します。

CommError, Run does not exist および ERROR Error uploading

これら2つのエラーメッセージが両方とも返される場合、W&B Run IDが定義されている可能性があります。例として、JupyterノートブックやPythonスクリプトのどこかに以下のようなコードスニペットが定義されているかもしれません。

wandb.init(id="some-string")

W&Bスイープでは、Run IDを設定することはできません。なぜなら、Weights & Biasesは、W&Bスイープによって作成されたRunに対してランダムで一意のIDを自動的に生成するからです。

W&B Run IDは、プロジェクト内で一意である必要があります。

名前パラメータにカスタム名を設定して、テーブルやグラフに表示される名前を指定する場合は、Weights & Biasesを初期化する際に名前を渡すことをお勧めします。例えば、

wandb.init(name="a helpful readable run name")

Cuda out of memory

このエラーメッセージが表示された場合、プロセスベースの実行を使用するようにコードをリファクタリングしてください。具体的には、コードをPythonスクリプトに書き換え、W&B Python SDKの代わりにCLIからW&B スイープエージェントを呼び出します。

例として、コードをtrain.pyという名前のPythonスクリプトに書き換えたとします。トレーニングスクリプト（train.py）の名前を、YAMLスイープ構成ファイル（この例ではconfig.yaml）に追加します。

program: train.py
method: bayes
metric:
  name: validation_loss
  goal: maximize
parameters:
  learning_rate:
    min: 0.0001
    max: 0.1
  optimizer:
    values: ["adam", "sgd"]

次に、train.py Pythonスクリプトに以下を追加します。

if _name_ == "_main_":
    train()

CLIに移動し、wandb sweepを使用してW&Bスイープを初期化します。

wandb sweep config.yaml

W&B スイープ ID をメモしておいてください。次に、Python SDK の wandb.agent ではなく、CLI の wandb agent を使ってスイープジョブを開始します。以下のコードスニペットで sweep_ID を前のステップで返されたスイープ ID に置き換えてください。

wandb agent sweep_ID

anaconda 400 error

以下のエラーは、最適化するメトリックをログに記録しない場合に通常発生します。

wandb: ERROR Error while calling W&B API: anaconda 400 error: 
{"code": 400, "message": "TypeError: bad operand type for unary -: 'NoneType'"}

YAML ファイルやネストされたディクショナリ内で、最適化する "metric" という名前のキーを指定します。このメトリックをログ（wandb.log）に記録することを確認してください。さらに、Python スクリプトや Jupyter ノートブック内でスイープの最適化に定義した 正確な メトリック名を使用してください。設定ファイルの詳細については、スイープ設定の定義を参照してください。