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#  thoughtful
sweep()

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    GitHub source
  </a>;

<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py" />

### <kbd>function</kbd> `sweep`

```python theme={null}
sweep(
    sweep: Union[dict, Callable],
    entity: Optional[str] = None,
    project: Optional[str] = None,
    prior_runs: Optional[List[str]] = None
) → str
```

하이퍼파라미터 스윕을 초기화합니다.

다양한 조합을 테스트하여 기계학습 모델의 비용 함수를 최적화하는 하이퍼파라미터를 탐색합니다.

반환되는 고유 식별자인 `sweep_id`를 기록해 두세요. 다음 단계에서 이 `sweep_id`를 스윕 에이전트에게 제공해야 합니다.

스윕을 정의하는 방법은 [Sweep configuration structure](https://docs.wandb.ai/guides/sweeps/define-sweep-configuration)에서 확인할 수 있습니다.

**인수:**

* `sweep`: 하이퍼파라미터 탐색을 위한 설정 (또는 설정 생성기)입니다. 호출 가능한 객체(callable)를 제공하는 경우, 해당 객체는 인수를 받지 않아야 하며 W\&B 스윕 구성 사양을 준수하는 사전(dictionary)을 반환해야 합니다.
* `entity`: 스윕에 의해 생성된 W\&B Runs를 보낼 사용자 이름 또는 팀 이름입니다. 지정하는 엔티티가 이미 존재해야 합니다. 엔티티를 지정하지 않으면 Run은 기본 엔티티(보통 사용자 이름)로 전송됩니다.
* `project`: 스윕에서 생성된 W\&B Runs가 전송될 프로젝트의 이름입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면 Run은 'Uncategorized'로 표시된 프로젝트로 전송됩니다.
* `prior_runs`: 이 스윕에 추가할 기존 Runs의 ID 목록입니다.

**반환 값:**

* `str`: 스윕의 고유 식별자입니다.