sweep を初期化する - Weights & Biases Documentation

sweep 設定を定義したら、エージェントを起動する前に sweep を初期化して、その設定を W&B に登録し、sweep ID を取得します。エージェントは sweep ID を使用して run の実行指示を取得します。sweep を初期化すると、1 台以上のマシンにまたがるハイパーパラメーター探索を調整できるようになります。 W&B は sweep コントローラーを使用して、1 台以上のマシンにまたがる sweeps を管理します。run が完了すると、コントローラーは次に実行する run を示す新しい一連の指示を発行し、エージェントはその指示を取得して実行します。デフォルトでは、W&B がコントローラーをホストし、エージェントはユーザーのマシン上で実行されます。 sweep を初期化する前に、YAML file またはスクリプト内のネストされた Python の辞書 object のいずれかで sweep 設定を定義しておく必要があります。詳細は, sweep 設定を定義するを参照してください。以下の code snippets は、CLI および Jupyter ノートブックまたは Python スクリプト内で sweeps を初期化する方法を示しています。workflow に合った method を選択してください。

sweep と run は同じ project 内になければなりません。W&B を初期化するときに指定するプロジェクト名 (wandb.init()) は、sweep を初期化するときに指定するプロジェクト名 (wandb.sweep()) と一致している必要があります。

Python スクリプトまたはノートブック
CLI

W&B SDK を使用して sweep を初期化します。sweep 設定の dictionary を sweep パラメーターに渡します。必要に応じて project パラメーターを設定し、W&B が run の output を保存するプロジェクト名を指定します。project を指定しない場合、W&B は run を “Uncategorized” project に配置します。

import wandb

# sweep 設定の例
sweep_configuration = {
    "method": "random",
    "name": "sweep",
    "metric": {"goal": "maximize", "name": "val_acc"},
    "parameters": {
        "batch_size": {"values": [16, 32, 64]},
        "epochs": {"values": [5, 10, 15]},
        "lr": {"max": 0.1, "min": 0.0001},
    },
}

sweep_id = wandb.sweep(sweep=sweep_configuration, project="project-name")

wandb.sweep() function は sweep ID を返します。sweep ID には entity 名とプロジェクト名が含まれます。エージェントの起動時に必要になるため、この sweep ID を控えておいてください。sweep ID があれば、1 つ以上のエージェントを起動して Runs を実行する準備は完了です。

W&B CLI を使用して sweep を初期化します。設定 file の名前を指定します。必要に応じて --project フラグにプロジェクト名を設定します。project を指定しない場合、W&B は run を “Uncategorized” project に配置します。wandb sweep コマンドを使用して sweep を初期化します。次の code example では、sweeps_demo project の sweep を初期化し、設定には config.yaml file を使用します。

wandb sweep --project sweeps_demo config.yaml

この command は sweep ID を出力します。sweep ID には entity 名とプロジェクト名が含まれます。エージェントの起動時に必要になるため、この sweep ID を控えておいてください。sweep ID があれば、1 つ以上のエージェントを起動して Runs を実行する準備は完了です。