pytorch ray超参数调优

PyTorch Ray是一个结合了PyTorch深度学习框架和Ray并行计算库的工具包，用于分布式训练和模型优化。超参数调优是指在机器学习过程中寻找最优的算法设置，如学习率、批量大小、网络结构等，这些不是数据的一部分，而是影响模型性能的关键变量。

在PyTorch Ray中进行超参数调优通常会用到以下步骤：

1. **选择调优器**：例如Ray Tune，它是Ray提供的一个高级库，专门用于自动超参数搜索。

2. **定义搜索空间**：指定待调整的参数范围，如`tune.grid_search([0.001, 0.01, 0.1])` 或 `tune.random_search(some_space)`。

3. **定义训练函数**：这是要优化的PyTorch模型，需要接受超参数作为输入，并返回评估指标。

4. **启动调优过程**：调用`ray.tune.run(train_function)`开始搜索过程，它会在多个worker上并行地运行训练尝试。

5. **监控和分析结果**：通过Ray Tune提供的工具可以查看每个超参数组合的表现，并根据指标选择最佳配置。