Optuna的使用
安装
直接使用pip进行安装
pip install optuna
安装optuna可视化仪表板
pip install optuna-dashboard
介绍
Optuna是一个用于超参数优化的python库，可以帮助我们自动化选择最优的超参数组合。
使用贝叶斯优化算法搜索超参数空间，
其搜索空间，使用熟悉的python语法，例如条件语句和循环，定义搜索空间。
optuna根据已有的实验结果，自动选择下一超参数组合进行实验，并逐渐收敛于最优解。
超参数优化的基本步骤
- 定义搜索空间
- 定义目标函数
- 创建optuna实验
- 运行试验
- 分析实验结果
示例
例如一个优化预定义目标函数的示例：
import optuna
# 定义对象要优化的函数
# 例如最小化目标函数(x-2)^2
def objective(trial):
# 定义超参数的搜索空间
x = trial.suggest_float('x', -10, 10)
return (x-2)**2
# 创建一个study对象，并调用该优化方法
study = optuna.create_study()
study.optimize(objective, n_trials=100)
print(study.best_params)
optuna:高效易用的超参优化利器