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W&B におけるグローバル関数は、wandb.init() や wandb.login() のように直接呼び出すトップレベルの関数です。特定のクラスに属するメソッドとは異なり、これらの関数はオブジェクトをインスタンス化することなく、W&B のコア機能に直接アクセスできるようにします。

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利用可能な関数

関数説明
init()W&B でトラッキングとログ記録を行うための新しい Runs を開始します。これは通常、ML トレーニングパイプラインで最初に呼び出す関数です。
login()W&B のログイン認証情報を設定し、マシンをプラットフォームに対して認証します。
setup()現在のプロセスとその子プロセスで W&B を使用するための準備を行います。マルチプロセスアプリケーションで有用です。
teardown()W&B のリソースをクリーンアップし、バックエンドプロセスを終了します。
sweep()最適なモデル設定を探索するためのハイパーパラメーター探索（ Sweeps ）を初期化します。
agent()ハイパーパラメーター最適化の実験を実行するための sweep agent を作成します。
controller()sweep agent とその実行を管理および制御します。
restore()作業を再開するために、以前の run や実験の状態を復元します。
finish()run を終了し、リソースをクリーンアップします。

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例

最も一般的なワークフローは、W&B での認証、run の初期化、そしてトレーニングループからの値（精度や損失など）のログ記録で始まります。最初のステップは wandb をインポートし、グローバル関数である login() と init() を使用することです。 
import wandb

# W&Bで認証
wandb.login()

# ハイパーパラメーターとメタデータ
config = {
   "learning_rate": 0.01,
   "epochs": 10,
}

# runが記録されるプロジェクト
project = "my-awesome-project"

# 新しい run を初期化
with wandb.init(project=project, config=config) as run:
   # ここにトレーニングコードを記述...
   
   # W&Bに値をログ記録
   run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})