Sweeps troubleshooting

提案されたガイダンスに従って、一般的なエラーメッセージのトラブルシューティングを行います。

CommError, Run does not exist および ERROR Error uploading

これらの 2 つのエラーメッセージが両方とも返された場合、W&B の Run ID が定義されている可能性があります。例として、Jupyter Notebook または Python スクリプトのどこかに、次のようなコードスニペットが定義されている可能性があります。

wandb.init(id="some-string")

W&B は W&B Sweeps によって作成された Runs に対して、ランダムでユニークな ID を自動的に生成するため、W&B Sweeps の Run ID を設定することはできません。

W&B の Run ID は、1 つの project 内でユニークである必要があります。

W&B を初期化する際に、テーブルやグラフに表示されるカスタム名を付けたい場合は、name パラメータに名前を渡すことをお勧めします。例：

wandb.init(name="a helpful readable run name")

Cuda out of memory

このエラーメッセージが表示された場合は、コードをリファクタリングして、プロセスベースの実行を使用するようにします。より具体的には、コードを Python スクリプトに書き換えます。さらに、W&B Python SDK ではなく、CLI から W&B Sweep Agent を呼び出します。

例として、コードを train.py という Python スクリプトに書き換えたとします。トレーニングスクリプトの名前 (train.py) を YAML Sweep configuration ファイル (config.yaml（この例）) に追加します。

program: train.py
method: bayes
metric:
  name: validation_loss
  goal: maximize
parameters:
  learning_rate:
    min: 0.0001
    max: 0.1
  optimizer:
    values: ["adam", "sgd"]

次に、次のコードを train.py Python スクリプトに追加します。

if _name_ == "_main_":
    train()

CLI に移動し、wandb sweep で W&B Sweep を初期化します。

wandb sweep config.yaml

返された W&B Sweep ID をメモします。次に、Python SDK (wandb.agent) ではなく、CLI で wandb agent を使用して Sweep ジョブを開始します。次のコードスニペットの sweep_ID を、前の手順で返された Sweep ID に置き換えます。

wandb agent sweep_ID

anaconda 400 error

次のエラーは通常、最適化しているメトリックをログに記録しない場合に発生します。

wandb: ERROR Error while calling W&B API: anaconda 400 error: 
{"code": 400, "message": "TypeError: bad operand type for unary -: 'NoneType'"}

YAML ファイルまたはネストされた辞書の中で、最適化する「metric」という名前のキーを指定します。このメトリックを必ずログに記録 (wandb.log) してください。さらに、Python スクリプトまたは Jupyter Notebook 内で Sweep を最適化するために定義した 正確な メトリック名を使用してください。設定ファイルの詳細については、Sweep configuration の定義 を参照してください。