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> Hydra と W&B を統合して、機械学習実験向けの複雑な設定を管理し、ハイパーパラメーターを自動的にログします。

# Hydra

> [Hydra](https://hydra.cc) は、研究用途やそのほかの複雑なアプリケーションの開発を簡素化するオープンソースの Python フレームワークです。主な機能は、設定を組み合わせて階層的な設定を動的に作成し、設定ファイルやコマンドラインからそれをオーバーライドできることです。

設定管理には引き続き Hydra を使用しながら、W\&B の強力な機能も活用できます。

<div id="track-metrics">
  ## メトリクスをトラッキングする
</div>

通常どおり、`wandb.init()` と `wandb.Run.log()` を使ってメトリクスをログします。ここでは、`wandb.entity` と `wandb.project` は Hydra の設定ファイル内で定義されています。

```python theme={null}
import wandb


@hydra.main(config_path="configs/", config_name="defaults")
def run_experiment(cfg):

    with wandb.init(entity=cfg.wandb.entity, project=cfg.wandb.project) as run:
      run.log({"loss": loss})
```

<div id="track-hyperparameters">
  ## ハイパーパラメーターをトラッキングする
</div>

Hydra では、設定用の辞書を扱うデフォルトの方法として [omegaconf](https://omegaconf.readthedocs.io/en/2.1_branch/) を使用します。`OmegaConf` の辞書はプリミティブな辞書のサブクラスではないため、Hydra の `Config` を `wandb.Run.config` に直接渡すと、ダッシュボードで予期しない結果になることがあります。`wandb.Run.config` に渡す前に、`omegaconf.DictConfig` をプリミティブな `dict` タイプに変換する必要があります。

```python theme={null}
@hydra.main(config_path="configs/", config_name="defaults")
def run_experiment(cfg):
  with wandb.init(entity=cfg.wandb.entity, project=cfg.wandb.project) as run:
    run.config = omegaconf.OmegaConf.to_container(
        cfg, resolve=True, throw_on_missing=True
    )
    run = wandb.init(entity=cfg.wandb.entity, project=cfg.wandb.project)
    run.log({"loss": loss})
    model = Model(**run.config.model.configs)
```

<div id="troubleshoot-multiprocessing">
  ## マルチプロセシングのトラブルシューティング
</div>

プロセスの起動時にハングする場合は、[この既知の問題](/ja/models/track/log/distributed-training)が原因の可能性があります。これを解決するには、次のように `wandb.init()` に settings パラメーターを追加して、wandb のマルチプロセシングプロトコルを変更してみてください。

```python theme={null}
wandb.init(settings=wandb.Settings(start_method="thread"))
```

または、シェルからグローバル環境変数を設定することでも可能です。

```bash theme={null}
$ export WANDB_START_METHOD=thread
```

<div id="optimize-hyperparameters">
  ## ハイパーパラメーターを最適化する
</div>

[W\&B Sweeps](/ja/models/sweeps) は、高い拡張性を備えたハイパーパラメーター探索プラットフォームです。最小限のコード変更で、W\&B Experiments に関する有益なインサイトや可視化を提供します。Sweeps は、コーディング不要で Hydra プロジェクトにシームレスに統合できます。必要なのは、通常どおり sweep 対象となる各種パラメーターを記述した設定ファイルだけです。

シンプルな `sweep.yaml` ファイルの例を次に示します。

```yaml theme={null}
program: main.py
method: bayes
metric:
  goal: maximize
  name: test/accuracy
parameters:
  dataset:
    values: [mnist, cifar10]

command:
  - ${env}
  - python
  - ${program}
  - ${args_no_hyphens}
```

sweep を起動します:

```bash theme={null}
wandb sweep sweep.yaml
```

W\&B はプロジェクト内に自動的に sweep を作成し、sweep を実行する各マシンで実行する `wandb agent` コマンドを返します。

<div id="pass-parameters-not-present-in-hydra-defaults">
  ### Hydra のデフォルト設定にないパラメーターを渡す
</div>

<a id="pitfall-3-sweep-passing-parameters-not-present-in-defaults" aria-label="Hydra のデフォルト設定にないパラメーターを渡す" />

Hydra では、デフォルトの設定ファイルにない追加のパラメーターを、コマンドの前に `+` を付けることでコマンドライン経由で渡せます。たとえば、追加のパラメーターに値を指定するには、次のように呼び出します。

```bash theme={null}
$ python program.py +experiment=some_experiment
```

[Hydra Experiments](https://hydra.cc/docs/patterns/configuring_experiments/) の設定時のように、この種の `+` 設定に対して sweep を実行することはできません。これを回避するには、experiment パラメーターをデフォルトの空ファイルで初期化し、各 call でそれらの空の設定を上書きするように W\&B Sweep を使用します。詳細については、[こちらの W\&B Report](https://wandb.ai/adrishd/hydra-example/reports/Configuring-W-B-Projects-with-Hydra--VmlldzoxNTA2MzQw?galleryTag=posts\&utm_source=fully_connected\&utm_medium=blog\&utm_campaign=hydra)を参照してください。