pytorch贝叶斯超参数优化
时间: 2023-06-23 21:58:48 浏览: 209
PyTorch中使用贝叶斯优化进行超参数优化可以使用以下步骤:
1. 安装依赖
使用PyTorch进行贝叶斯优化需要安装以下依赖:
```
pip install botorch gpytorch
```
2. 定义搜索空间
定义超参数的搜索空间,可以使用`BoTorch`的`Bounds`和`Categorical`类来表示连续和离散参数。例如:
```python
from botorch import Bounds, Categorical
from botorch import qNEI
from botorch.optim import optimize_acqf
bounds = Bounds(torch.tensor([1.0, 0.01]), torch.tensor([100.0, 0.1]))
search_space = {
"learning_rate": bounds[:, 0],
"weight_decay": bounds[:, 1],
"optimizer": Categorical([0, 1, 2]),
}
```
这个搜索空间包含两个连续参数(学习率和权重衰减)和一个离散参数(优化器)。
3. 定义代价函数
定义需要优化的代价函数,例如:
```python
def train_and_evaluate(config):
# 使用config中的参数进行模型训练和评估
return score
```
4. 定义贝叶斯优化循环
使用`BoTorch`的`BayesianOptimizer`类进行贝叶斯优化循环。例如:
```python
from botorch.optim import optimize_acqf
from botorch.acquisition import UpperConfidenceBound
num_restarts = 10
raw_samples = 512
initial_observations = 8
acq_function = UpperConfidenceBound(model, beta=0.1)
optimizer = BayesianOptimizer(
search_space=search_space,
objective=train_and_evaluate,
acquisition_function=acq_function,
num_initial_points=initial_observations,
)
for iteration in range(num_iterations):
# 使用贝叶斯优化进行超参数搜索
batch = optimizer.optimize(num_restarts=num_restarts, raw_samples=raw_samples)
# 更新代价函数的历史数据
optimizer.add_new_data(batch)
```
这个循环中,我们使用`UpperConfidenceBound`作为采集函数,并使用`BayesianOptimizer`进行贝叶斯优化。
5. 获取最佳超参数配置
循环结束后,我们可以使用`BayesianOptimizer`的`get_best_point()`方法获取最佳超参数配置。例如:
```python
best_point = optimizer.get_best_point()
```
这个方法返回一个字典,包含了最佳超参数配置的键值对。
以上就是使用PyTorch进行贝叶斯超参数优化的基本步骤。