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一般的なエラーメッセージは、推奨されるガイダンスを参考に対処してください。

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CommError, Run does not exist と ERROR Error uploading

この 2 つのエラーメッセージが両方とも返される場合は、W&B Run ID を定義している可能性があります。たとえば、Jupyter Notebook や 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あるかもしれません。 
wandb.init(id="some-string")
W&B Sweeps では run ID を設定できません。これは、W&B Sweeps によって作成された Runs には、W&B がランダムな一意の ID を自動的に生成するためです。 W&B の run ID は、プロジェクト内で一意である必要があります。 表やグラフに表示されるカスタムの名を設定したい場合は、W&B の初期化時に name パラメーターに名を渡すことをお勧めします。例: 
wandb.init(name="a helpful readable run name")

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Cuda out of memory

このエラーメッセージが表示された場合は、プロセスベースで実行するようにコードをリファクタリングしてください。より具体的には、コードを Python スクリプトに書き換えてください。また、W&B Python SDK ではなく、CLI から W&B sweep Agent を呼び出してください。 たとえば、コードを train.py という Python スクリプトに書き換えるとします。トレーニングスクリプト (train.py) の名を、YAML の sweep 設定ファイル (この例では config.yaml) に追加してください。 
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、Python スクリプト train.py に以下を追加します。 
if _name_ == "_main_":
    train()
CLI にアクセスし、wandb sweep を使用して W&B sweep を初期化します: 
wandb sweep config.yaml
返されたW&B Sweep IDを控えておきます。次に、Python SDK (wandb.agent()) ではなくCLIを使用して、wandb agentでsweepジョブを開始します。以下のコードスニペットのsweep_IDを、前のstepで返されたSweep IDに置き換えてください。 
wandb agent sweep_ID

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anaconda 400 error

通常、以下のエラーは、最適化対象のメトリクスをログしてい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内で、最適化する “metric” というキーを指定します。このメトリクスを (wandb.Run.log()) でログしていることを確認してください。さらに、Python スクリプトまたは Jupyter Notebook では、sweep で最適化対象として定義したメトリクス名と完全に同じ名を使用していることを確認してください。設定ファイルの詳細については、sweep 設定を定義するを参照してください。