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# グローバル関数の概要

> W&B Python SDK のトップレベル関数（init、login、setup、sweep、agent など）のリファレンスです。

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。

<h2 id="available-functions">
  利用可能な関数
</h2>

| 関数 | 説明 |
| - | - |
| [`init()`](/ja/products/wandb/ref/python/functions/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()`](/ja/products/wandb/ref/python/functions/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()`](/ja/products/wandb/ref/python/functions/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()`](/ja/products/wandb/ref/python/functions/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()`](/ja/products/wandb/ref/python/functions/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()`](/ja/products/wandb/ref/python/functions/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()`](/ja/products/wandb/ref/python/functions/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()`](/ja/products/wandb/ref/python/functions/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()`](/ja/products/wandb/ref/python/functions/finish) | run を終了し、リソースをクリーンアップします。 |

<h2 id="example">
  例
</h2>

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：

```python theme={"system"}
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})
```


## Related topics

- [setup()](/ja/products/wandb/ref/python/functions/setup.md)