튜토리얼: 스윕 정의, 초기화 및 실행

# W&B Python 라이브러리를 임포트하고 W&B에 로그인합니다
import wandb

# 1: 목적 함수(트레이닝 함수)를 정의합니다
def objective(config):
    score = config.x**3 + config.y
    return score

def main():
    with wandb.init(project="my-first-sweep") as run:
        score = objective(run.config)
        run.log({"score": score})

# 2: 탐색 공간을 정의합니다
sweep_configuration = {
    "method": "random",
    "metric": {"goal": "minimize", "name": "score"},
    "parameters": {
        "x": {"max": 0.1, "min": 0.01},
        "y": {"values": [1, 3, 7]},
    },
}

# 3: 스윕을 시작합니다
sweep_id = wandb.sweep(sweep=sweep_configuration, project="my-first-sweep")

wandb.agent(sweep_id, function=main, count=10)

# 1: 목적 함수/트레이닝 함수 정의
def objective(config):
    score = config.x**3 + config.y
    return score


def main():
    with wandb.init(project="my-first-sweep") as run:
        score = objective(run.config)
        run.log({"score": score})

# 2: 탐색 공간 정의
sweep_configuration = {
    "method": "random",
    "metric": {"goal": "minimize", "name": "score"},
    "parameters": {
        "x": {"max": 0.1, "min": 0.01},
        "y": {"values": [1, 3, 7]},
    },
}

sweep_id = wandb.sweep(sweep=sweep_configuration, project="my-first-sweep")

wandb.agent(sweep_id, function=main, count=10)