pytorch超参数优化
时间: 2023-11-26 09:48:30 浏览: 53
以下是使用PyTorch进行超参数优化的一些方法和步骤:
1. 安装必要的库和框架,例如PyTorch和Ray Tune。
2. 定义模型和数据集。
3. 定义超参数搜索空间,例如学习率、批量大小、优化器类型等。
4. 定义训练函数,其中包括模型的训练和验证。
5. 使用Ray Tune库定义超参数搜索算法,例如网格搜索、随机搜索、超参数优化器等。
6. 运行超参数搜索,使用定义的搜索算法和搜索空间。
7. 选择最佳超参数组合并使用其进行模型训练和测试。
下面是一个使用Ray Tune进行超参数优化的示例代码:
```python
import torch
from ray import tune
from ray.tune.examples.mnist_pytorch import get_data_loaders, ConvNet, train, test
def train_mnist(config):
train_loader, test_loader = get_data_loaders()
model = ConvNet()
optimizer = getattr(torch.optim, config["optimizer"])(model.parameters(), lr=config["lr"])
for i in range(10):
train(model, optimizer, train_loader)
acc = test(model, test_loader)
tune.track.log(mean_accuracy=acc)
config = {
"lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-1),
"optimizer": tune.choice(["sgd", "adam"])
}
analysis = tune.run(
train_mnist,
config=config,
metric="mean_accuracy",
mode="max",
num_samples=10,
resources_per_trial={"cpu": 1, "gpu": 0},
local_dir="./ray_results"
)
best_config = analysis.get_best_config(metric="mean_accuracy")
print("Best config: ", best_config)
```