# 6. Misc /device: 用于指定训练使用的设备 device: Union[None, str, torch.device] = None, # Optuna Study Settings 用于配置 Optuna 超参数优化器的参数 storage: Union[None, str, BaseStorage] = None, sampler: Union[None, str, Type[BaseSampler]] = None, sampler_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, pruner: Union[None, str, Type[BasePruner]] = None, pruner_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, study_name: Optional[str] = None, direction: Optional[str] = None, load_if_exists: bool = False, # Optuna Optimization Settings n_trials: Optional[int] = None, timeout: Optional[int] = None, n_jobs: Optional[int] = None, save_model_directory: Optional[str] = None, # 用于指定保存模型的目录路径 # 返回一个包含有关超参数优化和流水线性能的结果的对象 ) -> HpoPipelineResult:解释

这段代码是一个函数的参数列表，函数的作用是使用Optuna进行超参数优化的流水线训练，并返回一个包含有关超参数优化和流水线性能结果的对象。下面是对参数列表的解释：

- `pipeline`: 待训练的流水线模型对象。
- `X`: 训练数据集的特征。
- `y`: 训练数据集的标签。
- `X_valid`: 验证数据集的特征。
- `y_valid`: 验证数据集的标签。
- `device`: 用于指定训练使用的设备。
- `storage`: 用于配置Optuna的存储方式，可以使用内存、文件系统或数据库等方式存储调优的结果。
- `sampler`: 用于指定Optuna的采样器，可以选择随机采样、网格采样等方式。
- `sampler_kwargs`: 用于指定采样器的参数。
- `pruner`: 用于指定Optuna的剪枝器，可以选择中断不必要的试验等方式。
- `pruner_kwargs`: 用于指定剪枝器的参数。
- `study_name`: 用于指定Optuna的研究名称。
- `direction`: 用于指定优化方向，可以选择最大化或最小化目标函数。
- `load_if_exists`: 当指定的研究名称已存在时是否从存储中加载。
- `n_trials`: 用于指定试验次数。
- `timeout`: 用于指定超时时间。
- `n_jobs`: 用于指定并行的作业数。
- `save_model_directory`: 用于指定保存模型的目录路径。
- 返回值：一个包含有关超参数优化和流水线性能的结果的对象。

相关问题

# MLFlow mlflow_tracking_uri: Optional[str] = None, mlflow_experiment_id: Optional[int] = None, mlflow_experiment_name: Optional[str] = None, # 6. Misc device: Union[None, str, torch.device] = None, # Optuna Study Settings storage: Union[None, str, BaseStorage] = None, sampler: Union[None, str, Type[BaseSampler]] = None, sampler_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, pruner: Union[None, str, Type[BasePruner]] = None, pruner_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, study_name: Optional[str] = None, direction: Optional[str] = None, load_if_exists: bool = False, # Optuna Optimization Settings n_trials: Optional[int] = None, timeout: Optional[int] = None, n_jobs: Optional[int] = None, save_model_directory: Optional[str] = None, ) -> HpoPipelineResult:解释

这是一个函数签名，它定义了一个名为 `HpoPipelineResult` 的返回类型的函数。该函数接收多个参数，包括：

1. `pipeline`: 一个可调用对象，用于构建和训练机器学习流水线。
2. `param_space`: 一个字典，用于定义流水线的超参数搜索空间。
3. `metric`: 用于评估流水线性能的指标名称。
4. `X_train`: 训练数据的特征。
5. `y_train`: 训练数据的标签。
6. `X_val`: 验证数据的特征。
7. `y_val`: 验证数据的标签。
8. `X_test`: 测试数据的特征。
9. `y_test`: 测试数据的标签。
10. `mlflow_tracking_uri`, `mlflow_experiment_id`, `mlflow_experiment_name`: 用于配置 MLflow 跟踪器的参数。
11. `device`: 用于指定训练使用的设备。
12. `storage`, `sampler`, `sampler_kwargs`, `pruner`, `pruner_kwargs`, `study_name`, `direction`, `load_if_exists`: 用于配置 Optuna 超参数优化器的参数。
13. `n_trials`, `timeout`, `n_jobs`: 用于指定超参数优化的相关参数。
14. `save_model_directory`: 用于指定保存模型的目录路径。

此函数的作用是使用超参数优化器搜索最优的超参数组合，构建和训练机器学习流水线，并在验证集上评估性能。最后，它返回一个包含有关超参数优化和流水线性能的结果的对象。

import numpy as np import numpy.fft as fft import scipy.ndimage as nd import imageio import scipy.misc as misc from math import pi #Read in source image #source = nd.imread("einstein.bmp", flatten=True) source = imageio.imread("einstein.bmp", as_gray=True) #Pad image to simulate oversampling pad_len = len(source) padded = np.pad(source, ((pad_len, pad_len),(pad_len, pad_len)), 'constant', constant_values=((0,0),(0,0))) ft = fft.fft2(padded) #simulate diffraction pattern diffract = np.abs(ft) l = len(padded) #keep track of where the image is vs the padding mask = np.ones((pad_len+2,pad_len+2)) mask = np.pad(mask, ((pad_len-1, pad_len-1),(pad_len-1, pad_len-1)), 'constant', constant_values=((0,0),(0,0))) #Initial guess using random phase info guess = diffract * np.exp(1j * np.random.rand(l,l) * 2 * pi) #number of iterations r = 801 #step size parameter beta = 0.8 #previous result prev = None for s in range(0,r): #apply fourier domain constraints update = diffract * np.exp(1j * np.angle(guess)) inv = fft.ifft2(update) inv = np.real(inv) if prev is None: prev = inv #apply real-space constraints temp = inv for i in range(0,l): for j in range(0,l): #image region must be positive if inv[i,j] < 0 and mask[i,j] == 1: inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j] #push support region intensity toward zero if mask[i,j] == 0: inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j] prev = temp guess = fft.fft2(inv) #save an image of the progress if s % 10 == 0: #imageio.imsave("/Users/chasegoddard/Stuff/CDI/code/save/progress" + str(s) + # ".bmp", prev) imageio.imsave("C:/Users/Administrator/Desktop/仿真结果/结果" + str(s) + ".bmp", prev) print(s)

这段代码是用于模拟计算机辅助衍射成像的过程。它使用了傅里叶变换和反傅里叶变换来处理图像。在代码中，首先读入源图像，然后对图像进行填充以模拟过采样。接下来，对填充后的图像进行傅里叶变换，得到衍射图样。然后，使用随机相位信息初始化重建图像的猜测，并使用一定的迭代次数和步长参数来逐步优化猜测。在每次迭代中，根据傅里叶域和实空间的约束条件，更新重建图像。最后，保存优化过程中的图像并打印迭代次数。

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