グローバル関数の概要

W&B のグローバル関数は、wandb.init() や wandb.login() のように直接呼び出すトップレベルの関数です。特定のクラスに属するメソッドとは異なり、これらの関数を使用すると、事前にオブジェクトをインスタンス化することなく W&B のコア機能に直接アクセスできます。

利用可能な関数

関数	説明
`init()`	新しい run を開始して W&B にトラッキングしてログします。これは通常、ML トレーニングパイプラインで最初に呼び出す関数です。
`login()`	W&B のログイン認証情報を設定して、お使いのマシンをプラットフォームに認証します。
`setup()`	現在のプロセスとその子プロセスで W&B を使用できるように準備します。マルチプロセスアプリケーションに便利です。
`teardown()`	W&B のリソースをクリーンアップし、バックエンドプロセスをシャットダウンします。
`sweep()`	最適なモデルの設定を検索するためのハイパーパラメーター sweep を初期化します。
`agent()`	ハイパーパラメーター最適化の実験を実行するための sweep エージェントを作成します。
`controller()`	sweep エージェントとその実行を管理および制御します。
`restore()`	作業を再開するために以前の run または実験の状態をリストアします。
`finish()`	run を終了し、リソースをクリーンアップします。

例

最も一般的なワークフローは、W&B で認証を行い、run を初期化し、トレーニングループから値 (精度や損失など) をログすることから始まります。最初のステップは、wandb をインポートし、グローバル関数 login() と init() を使用することです：

import wandb

# W&B で認証します
wandb.login()

# ハイパーパラメーターとメタデータ
config = {
   "learning_rate": 0.01,
   "epochs": 10,
}

# run の記録先となる project
project = "my-awesome-project"

# 新しい run を初期化します
with wandb.init(project=project, config=config) as run:
   # ここにトレーニングコードを記述します...
   
   # 値を W&B にログします
   run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})

​利用可能な関数

​例

利用可能な関数

例