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# ハイパーパラメーター探索を整理するためのベストプラクティス

多数のハイパーパラメーター探索を実行する場合は、後で関連する実験をグループ化して見つけやすくするために、Runs にタグを付けておきます。

<div id="tag-runs-in-your-code">
  ## コードで run にタグを設定する
</div>

各 run の初期化時に、一意のタグを指定します。

```python theme={null}
import wandb

with wandb.init(tags=["sweep-3", "lr-0.01"]) as run:
    # トレーニングコードをここに記述
    pass
```

`wandb.init()` の詳細については、[`wandb.init()` リファレンス](/ja/models/ref/python/functions/init)と[tags を使用して Runs にラベルを追加する](/ja/models/runs/tags)を参照してください。

<div id="filter-tagged-runs-in-the-ui">
  ## UI でタグ付きの Runs をフィルタリングする
</div>

1. project を開き、**Runs** タブに移動します。
2. Runs Table の上にある **Filter** をクリックします。
3. **Tags** を選択し、`is` や `in` などの演算子を選んで、コードで設定したタグを入力します。

その他のフィルター オプションについては、[Runs のフィルタリング](/ja/models/runs/filter-runs)を参照してください。

***

<Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[ハイパーパラメーター](/ja/support/models/tags/hyperparameter)</Badge><Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Sweeps](/ja/support/models/tags/sweeps)</Badge><Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Runs](/ja/support/models/tags/runs)</Badge>