트레이닝 코드 설정
wandb.config에서 하이퍼파라미터 값을 가져와 모델을 트레이닝하고 메트릭을 반환하는 트레이닝 함수를 정의합니다.
선택적으로 W&B Run의 출력을 저장할 프로젝트 이름을 제공합니다(wandb.init의 project 파라미터). 프로젝트가 지정되지 않은 경우 run은 “Uncategorized” 프로젝트에 배치됩니다.
스윕과 run은 모두 동일한 project에 있어야 합니다. 따라서 W&B를 초기화할 때 제공하는 이름은 스윕을 초기화할 때 제공하는 project 이름과 일치해야 합니다.
스윕 구성으로 검색 공간 정의
사전에서 스윕할 하이퍼파라미터를 지정합니다. 구성 옵션은 스윕 구성 정의을 참조하세요. 다음 예제는 랜덤 검색('method':'random')을 사용하는 스윕 구성을 보여줍니다. 스윕은 배치 크기, 에포크 및 학습률에 대해 구성에 나열된 임의의 값 집합을 무작위로 선택합니다.
W&B는 metric 키에 “goal": "minimize"가 연결되어 있을 때 지정된 메트릭을 최소화합니다. 이 경우 W&B는 메트릭 score("name": "score")를 최소화하도록 최적화합니다.
스윕 초기화
W&B는 클라우드(표준), 로컬(로컬)에서 하나 이상의 머신에서 스윕을 관리하기 위해 Sweep Controller 를 사용합니다. Sweep Controller에 대한 자세한 내용은 로컬에서 검색 및 중지 알고리즘을 참조하세요. 스윕을 초기화하면 스윕 식별 번호가 반환됩니다.스윕 시작
wandb.agent API 호출을 사용하여 스윕을 시작합니다.
결과 시각화 (선택 사항)
프로젝트를 열어 W&B App 대시보드에서 실시간 결과를 확인하세요. 몇 번의 클릭만으로 평행 좌표 플롯, 파라미터 중요도 분석 및 기타와 같은 풍부한 인터랙티브 차트를 구성합니다.
에이전트 중지 (선택 사항)
터미널에서Ctrl+C를 눌러 현재 run을 중지합니다. 다시 누르면 에이전트가 종료됩니다.