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이 문서의 안내에 따라 일반적인 오류 메시지를 진단하고 해결하세요.

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CommError, Run does not exist 및 ERROR Error uploading

이 두 오류 메시지가 모두 표시된다면 W&B 실행 ID가 정의되어 있지 않을 수 있습니다. 예를 들어, Jupyter Notebook이나 Python 스크립트 어딘가에 다음과 유사한 코드 스니펫이 정의되어 있을 수 있습니다: 
wandb.init(id="some-string")
W&B Sweeps에 대해 Run ID를 설정할 수 없습니다. 이는 W&B Sweeps가 생성하는 실행에 대해 W&B가 무작위이며 고유한 ID를 자동으로 생성하기 때문입니다. W&B Run ID는 하나의 프로젝트 내에서 고유해야 합니다. 테이블과 그래프에 표시될 사용자 지정 이름을 설정하려면 W&B를 초기화할 때 name 파라미터에 이름을 전달할 것을 권장합니다. 예를 들어: 
wandb.init(name="a helpful readable run name")

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Cuda out of memory

이 오류 메시지가 표시되면 코드를 프로세스 기반 실행 방식으로 리팩터링하십시오. 보다 구체적으로, 코드를 Python 스크립트로 다시 작성하십시오. 또한 W&B Python SDK에서 직접 실행하는 대신 CLI에서 W&B Sweep Agent를 호출하십시오. 예를 들어, 코드를 train.py라는 Python 스크립트로 다시 작성했다고 가정해 보겠습니다. 이 학습 스크립트 이름(train.py)을 YAML Sweep 구성 파일(이 예시에서는 config.yaml)에 추가하십시오: 
program: train.py
method: bayes
metric:
  name: validation_loss
  goal: maximize
parameters:
  learning_rate:
    min: 0.0001
    max: 0.1
  optimizer:
    values: ["adam", "sgd"]
다음 내용을 train.py Python 스크립트에 추가하세요: 
if _name_ == "_main_":
    train()
CLI에서 wandb sweep 명령을 실행해 W&B Sweep을 초기화합니다. 
wandb sweep config.yaml
반환된 W&B Sweep ID를 기록해 두세요. 다음으로, Python SDK(wandb.agent) 대신 CLI에서 wandb agent를 사용해 Sweep 작업을 시작하세요. 아래 코드 스니펫에서 sweep_ID를 이전 단계에서 반환된 Sweep ID로 교체하세요: 
wandb agent sweep_ID

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anaconda 400 error

다음 오류는 일반적으로 최적화하려는 지표를 로깅하지 않았을 때 발생합니다: 
wandb: ERROR Error while calling W&B API: anaconda 400 error: 
{"code": 400, "message": "TypeError: bad operand type for unary -: 'NoneType'"}
YAML 파일 또는 중첩 딕셔너리에서 최적화할 항목의 키로 “metric”을 지정합니다. 그런 다음 이 metric을 wandb.log를 사용해 로그로 남기고 있는지 확인하십시오. 또한, 스윕에서 최적화 대상으로 정의한 metric 이름과 완전히 동일한 이름을 Python 스크립트나 Jupyter Notebook에서 사용하고 있는지 확인하십시오. 구성 파일에 대한 자세한 내용은 스윕 구성 정의를 참조하십시오.