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W&B Sweeps を使用すると、ハイパーパラメーター探索を自動化し、充実したインタラクティブな実験管理を可視化できます。Bayesian、グリッドサーチ、ランダムなど、一般的な探索 method から選択して、ハイパーパラメーター空間を探索できます。1 台以上のマシンにまたがって sweep をスケールし、並列実行できます。
ハイパーパラメーター調整のインサイト

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仕組み

2 つの W&B CLI コマンドを使って sweep を作成します。
  1. sweep を初期化します。
  wandb sweep --project <project-name> <path-to-config file>
  1. sweep エージェントを起動します。
  wandb agent <sweep-ID>
前述のコードスニペットと、このページからリンクされている Colab では、W&B CLI を使用して sweep を初期化し、作成する方法を示しています。Python SDK を使用して sweep を設定、初期化、実行する方法については、Sweeps ウォークスルーを参照してください。

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はじめに

ユースケースに応じて、W&B Sweeps を使い始めるために、以下のリソースを参照してください。 step ごとの video については、こちらを参照してください。Tune Hyperparameters Easily with W&B Sweeps。

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ノートブックの例

以下のノートブック例では、さまざまなフレームワークやユースケースで、W&B Sweeps を使ったハイパーパラメーター最適化の方法を紹介しています。