optuna.create_study
时间: 2023-05-09 08:01:23 浏览: 108
optuna.create_study 是 Optuna 中创建一个新的用于超参数优化的 study(研究)的函数。在 Optuna 中,study 是一个由一组试验(trial)组成的实体,每个试验都对应着一个超参数设定,其目标是最小化或最大化目标函数(objective function)。
optuna.create_study 函数有若干可选参数。其中最常见的是 direction,用来指定优化问题的方向,可以是最小化或最大化目标函数。例如,如果目标函数是减少分类误差,则应当指定 direction='minimize',如果目标函数是最大化精度,则应当指定 direction='maximize'。
此外,optuna.create_study 还支持使用一个已有的数据库 URI 初始化一个 study(这个数据库中存储了之前的调度器状态)。这在需要恢复之前的调度器状态时很有用。如果不需要使用已有的数据库,则可以使用 sqlite:///example.db,其中 example.db 是新创建的数据库文件名。
最后,optuna.create_study 还支持传入设置搜索超参数的算法(sampler)和分配试验之间资源的算法(pruner)。这两个参数在实际使用中需要针对具体问题进行调参,以获得最佳的优化效果。
总之,optuna.create_study 是 Optuna 中创建新 study 的基础函数,许多其他优化接口都围绕着 study 进行。通过指定一些参数,您可以创建一个新的、自定义的 study,来为您的模型选择最优的超参数。
相关问题
optuna中trial.suggust_float优化参数如何设置步长
在 Optuna 中,使用 `suggest_float()` 方法可以定义一个连续型参数,并设置其搜索空间。在定义参数时,可以通过 `step` 参数来设置参数搜索空间中的步长。下面是一个使用 `suggest_float()` 方法定义参数搜索空间,并设置步长为 0.1 的示例代码:
```python
import optuna
def objective(trial):
x = trial.suggest_float('x', -10, 10, step=0.1)
y = (x - 2) ** 2
return y
study = optuna.create_study()
study.optimize(objective, n_trials=100)
```
在上面的代码中,`trial.suggest_float('x', -10, 10, step=0.1)` 表示在参数搜索空间中,`x` 的取值范围为 [-10, 10],步长为 0.1。这样,在优化过程中,Optuna 将会在 [-10, 10] 中以 0.1 为步长进行参数搜索。
需要注意的是,设置步长可能会增加搜索空间的大小,从而增加搜索的时间和计算资源。因此,需要根据具体情况慎重选择步长的大小。
model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma) criterion = nn.MSELoss() # MSE损失函数 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) # 优化器 drug_graph = (torch.ones_like(drug_graph.to_dense())).to_sparse() data = (drug_feat.float(), protein_feat.float(), drug_graph.float(), drug_protein_graph.float()) for epoch in range(epochs): model.train() # 模型在train模式 optimizer.zero_grad() # zero_grad 清除上一次的一些梯度 output = model(data) # forward loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float()) # 只计算Train节点的损失 # 测试模型准确率 #accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) #print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy)) r2 = r2_score(drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy(), output[test_mask].squeeze().detach().numpy()) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test R2_score: {:.4f}".format( epoch + 1, epochs, loss.item(), r2)) loss.backward() optimizer.step() 怎么改成用optuna调参
可以使用 Optuna 来调参。首先,您需要确定哪些超参数需要调整,例如学习率、权重衰减、隐藏层维度等。然后,您可以使用 Optuna 创建一个函数,用于训练模型并返回验证集的 R2 得分。最后,您可以使用 Optuna 运行该函数并获得最佳超参数组合。
下面是一些示例代码:
```python
import optuna
def objective(trial):
# 定义超参数搜索范围
lr = trial.suggest_float('lr', 1e-5, 1e-2, log=True)
weight_decay = trial.suggest_float('weight_decay', 1e-6, 1e-3, log=True)
hidden_size = trial.suggest_int('hidden_size', 16, 256, log=True)
# 定义模型和优化器
model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)
# 训练模型
for epoch in range(epochs):
model.train()
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float())
r2 = r2_score(drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy(), output[test_mask].squeeze().detach().numpy())
loss.backward()
optimizer.step()
return r2
# 使用 Optuna 运行超参数搜索
study = optuna.create_study(direction='maximize')
study.optimize(objective, n_trials=100)
# 打印最佳超参数组合
print('Best trial: score={}, params={}'.format(study.best_trial.value, study.best_trial.params))
```
在此示例中,我们使用 Optuna 运行了 100 次试验,并搜索了学习率、权重衰减和隐藏层维度这三个超参数。每次试验,我们都训练模型并返回验证集的 R2 得分。最后,我们打印出最佳超参数组合的得分和参数。注意,在此示例中,我们使用了默认的随机搜索算法,您也可以尝试其他的算法,例如 TPE 算法。