balayage() - Weights & Biases Documentation

`fonction` `sweep`

sweep(
    sweep: 'dict | Callable',
    entity: 'str | None' = None,
    project: 'str | None' = None,
    prior_runs: 'list[str] | None' = None
) → str

Initialisez un balayage d’hyperparamètres. Recherchez les hyperparamètres qui optimisent une fonction de coût d’un modèle d’apprentissage automatique en testant différentes combinaisons. Notez bien l’identifiant unique sweep_id renvoyé. Lors d’une étape ultérieure, fournissez le sweep_id à un agent de balayage. Voir la structure de configuration d’un balayage pour savoir comment définir votre balayage. Arguments :

sweep: La configuration d’une recherche d’hyperparamètres (ou un générateur de configuration). Si vous fournissez un callable, assurez-vous qu’il ne prend pas d’arguments et qu’il renvoie un dictionnaire conforme à la spécification de configuration des balayages W&B.
entity: Le nom d’utilisateur ou le nom de l’équipe vers lequel vous souhaitez envoyer les runs W&B créés par le balayage. Assurez-vous que l’entité que vous spécifiez existe déjà. Si vous ne spécifiez pas d’entité, le run sera envoyé à votre entité par défaut, qui correspond généralement à votre nom d’utilisateur.
project: Le nom du projet vers lequel sont envoyés les runs W&B créés à partir du balayage. Si le projet n’est pas spécifié, le run est envoyé à un projet intitulé ‘Uncategorized’.
prior_runs: Les ID des runs existants à ajouter à ce balayage.

Retourne :

str: Un identifiant unique pour le balayage.

​fonction sweep

`fonction` `sweep`