트레이닝 코드를 설정합니다
wandb.Run.config에서 하이퍼파라미터 값을 받아, 이를 사용해 모델을 트레이닝하고 메트릭을 반환하는 트레이닝 함수를 정의합니다.
선택 사항으로 W&B run의 출력이 저장될 프로젝트 이름을 지정할 수 있습니다(wandb.init()의 project 파라미터). 프로젝트를 지정하지 않으면 run은 “Uncategorized” 프로젝트에 저장됩니다.
스윕와 run은 모두 동일한 프로젝트에 있어야 합니다. 따라서 W&B를 초기화할 때 지정하는 이름은 스윕를 초기화할 때 지정하는 프로젝트 이름과 일치해야 합니다.
스윕 설정으로 검색 공간 정의하기
'method':'random')을 사용하는 스윕 설정을 보여줍니다. 이 스윕은 배치 크기, 에포크, 학습률에 대해 설정에 나열된 값 중 임의의 조합을 무작위로 선택합니다.
W&B는 metric 키에 지정된 메트릭과 "goal": "minimize"가 연결되어 있으면 해당 메트릭을 최소화합니다. 이 경우 W&B는 메트릭 score("name": "score")가 최소화되도록 최적화합니다.
Sweep 초기화
Sweep 시작하기
wandb.agent() API 호출을 사용하세요.
결과 시각화(선택 사항)

에이전트 중지(선택)
Ctrl+C를 누르세요. 한 번 더 누르면 에이전트가 종료됩니다.