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よくあるエラーメッセージのトラブルシューティングと解決策を以下に示します。

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CommError, Run does not exist および ERROR Error uploading

これら2つのエラーメッセージが両方返される場合、W&B Run ID が定義されている可能性があります。例えば、Jupyter Notebooks や Python スクリプト内で次のような コードスニペット を定義している場合です。 
wandb.init(id="some-string")
Sweeps によって作成される Runs には、W&B が自動的にランダムで一意な ID を生成するため、W&B Sweeps で Run ID を手動で設定することはできません。 W&B Run ID は プロジェクト 内で一意である必要があります。 テーブル やグラフに表示されるカスタム名を設定したい場合は、W&B の初期化時に 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")

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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、プロセスベースの実行を使用するように コード をリファクタリングしてください。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、train.py という名前の Python スクリプト に コード を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 形式の sweep configuration ファイル（この例では config.yaml）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、train.py Python スクリプト に以下を追加します。 
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 の wandb agent を使用して 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、前のステップで返された sweep ID に置き換えてください。 
wandb agent sweep_ID

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anaconda 400 error

以下のエラーは、最適化対象の メトリクス を ログ に記録していない場合によく発生します。 
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” という名前の キー を指定しています。この メトリクス を必ず ログ (wandb.log) に記録するようにしてください。また、Python スクリプト または Jupyter Notebook 内で、sweep が最適化するように定義した メトリクス 名と 完全に一致する 名前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、Define sweep configuration を参照してください。