スイープのトラブルシューティング - Weights & Biases Documentation

一般的なエラーメッセージのトラブルシューティングには、提案されたガイダンスを参照してください。

`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。例えば、Jupyter Notebooks や Python スクリプトのどこかに類似の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 Sweeps では Run ID を設定することはできません。なぜなら、W&B が作成する Runs には、W&B が自動的にランダムで一意の ID を生成するからです。 W&B Run IDs は、プロジェクト内で一意である必要があります。テーブルやグラフに表示するカスタム名を設定したい場合は、W&B を初期化するときに name パラメータ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る場合は、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てください。また、W&B Python SDK ではなく CLI から W&B Sweep Agent を呼び出してください。例として、コードを train.py という名の Python スクリプトに書き直すとします。その際、トレーニングスクリプト (train.py) の名前を YAML Sweep 設定ファイル (config.yaml の例) 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、Python スクリプト train.py に以下を追加します。

if _name_ == "_main_":
    train()

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

wandb sweep config.yaml

返された W&B Sweep ID をメモします。次に、 Sweep のジョブを CLI で wandb agent を使用して開始します。Python SDK (wandb.agent) ではなく、CLI を使用します。次のコードスニペットでは、sweep_ID を前のステップで返された Sweep ID に置き換えてください。

wandb agent sweep_ID

`anaconda 400 error`

このエラーは通常、最適化しているメトリックをログしていない場合に発生します。

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辞書内で、最適化する「metric」というキーを指定します。このメトリックをログ (wandb.log) することを確認してください。また、Python スクリプトや Jupyter Notebook 内で最適化するように定義した exact なメトリック名を必ず使用してください。設定ファイルについての詳細は、Define sweep configuration を参照してください。

​CommError, Run does not exist および ERROR Error uploading

​Cuda out of memory

​anaconda 400 error

`CommError, Run does not exist` および `ERROR Error uploading`

`Cuda out of memory`

`anaconda 400 error`