スイープ

ハイパーパラメータースイープを初期化します。

sweep(
 sweep: Union[dict, Callable],
 entity: Optional[str] = None,
 project: Optional[str] = None
) -> str

スイープからハイパーパラメーターの提案を生成し、それらを使用してモデルをトレーニングするには、このコマンドで返されるsweep_idを使って wandb.agent を呼び出します。コマンドライン機能については、コマンドラインツール wandb sweep (https://docs.wandb.ai/ref/cli/wandb-sweep)を参照してください。

引数
`sweep`	辞書型、SweepConfig型、またはコール可能オブジェクト。スイープ構成（または構成生成器）。dictまたはSweepConfigの場合は、W&Bスイープ構成仕様（https://docs.wandb.ai/guides/sweeps/define-sweep-configuration）に準拠する必要があります。コール可能オブジェクトの場合は、引数なしで呼び出し、W&Bスイープ構成仕様に準拠する辞書を返す必要があります。
`entity`	str（オプション）。エンティティは、実行を送信しているユーザー名またはチーム名です。実行を送信する前に、このエンティティが存在している必要があるため、実行をログに記録する前に、アカウントまたはチームをUIで作成してください。エンティティを指定しない場合、実行はデフォルトのエンティティに送信されます。通常、デフォルトのエンティティはユーザー名です。Settingsの"default location to create new projects"でデフォルトのエンティティを変更してください。
`project`	str（オプション）。新しい実行を送信している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、実行は"Uncategorized"プロジェクトに入れられます。
返り値
:---	:---
`sweep_id`	str. スイープの一意な識別子。

例:

基本的な使い方

import wandb

sweep_configuration = {
 "name": "my-awesome-sweep",
 "metric": {"name": "accuracy", "goal": "maximize"},
 "method": "grid",
 "parameters": {"a": {"values": [1, 2, 3, 4]}},
}


def my_train_func():
 # wandb.configからパラメータ "a" の現在の値を読み取る
 wandb.init()
 a = wandb.config.a

 wandb.log({"a": a, "accuracy": a + 1})
sweep_id = wandb.sweep(sweep_configuration)

# スイープを実行する

wandb.agent(sweep_id, function=my_train_func)

スイープ

例:​

例: