ハイパーパラメーター探索を整理するためのベストプラクティス - Weights & Biases Documentation

多数のハイパーパラメーター探索を実行する場合は、後で関連する実験をグループ化して見つけやすくするために、Runs にタグを付けておきます。

コードで run にタグを設定する

各 run の初期化時に、一意のタグを指定します。

import wandb

with wandb.init(tags=["sweep-3", "lr-0.01"]) as run:
    # トレーニングコードをここに記述
    pass

wandb.init() の詳細については、wandb.init() リファレンスとtags を使用して Runs にラベルを追加するを参照してください。

UI でタグ付きの Runs をフィルタリングする

project を開き、Runs タブに移動します。
Runs Table の上にある Filter をクリックします。
Tags を選択し、is や in などの演算子を選んで、コードで設定したタグを入力します。

その他のフィルターオプションについては、Runs のフィルタリングを参照してください。

ハイパーパラメーター Sweeps Runs