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  • 教程
    • 关键特性
      • 轻量级、多功能和跨平台架构
      • Python 式的搜索空间
      • 高效的优化算法
      • 简单的并行化
      • 用于超参数优化分析的快速可视化
    • 用法
      • 用 RDB 后端保存/恢复 Study
      • 用 Optuna 进行多目标优化
      • 用户定义属性
      • 命令行界面
      • 用户定义的采样器 (Sampler)
      • 用户定义的 Pruner
      • Study.optimize 的回调
      • 手动指定超参数
      • Ask-and-Tell 接口
      • 重新使用最佳值
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Optuna
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教程

如果你不熟悉Optuna或者需要一个一般的介绍,我们强烈推荐下面这个视频。




关键特性

展现 Optuna 的关键特性

Lightweight, versatile, and platform agnostic architecture

轻量级、多功能和跨平台架构

Pythonic Search Space

Python 式的搜索空间

Efficient Optimization Algorithms

高效的优化算法

Easy Parallelization

简单的并行化

Quick Visualization for Hyperparameter Optimization Analysis

用于超参数优化分析的快速可视化

用法

展现可能对你轻松使用 Optuna 更有帮助的一些用法

Saving/Resuming Study with RDB Backend

用 RDB 后端保存/恢复 Study

Multi-objective Optimization with Optuna

用 Optuna 进行多目标优化

User Attributes

用户定义属性

Command-Line Interface

命令行界面

User-Defined Sampler

用户定义的采样器 (Sampler)

User-Defined Pruner

用户定义的 Pruner

Callback for Study.optimize

Study.optimize 的回调

Specify Hyperparameters Manually

手动指定超参数

Ask-and-Tell Interface

Ask-and-Tell 接口

Re-use the best values

重新使用最佳值

Download all examples in Python source code: tutorial_python.zip

Download all examples in Jupyter notebooks: tutorial_jupyter.zip

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© 版权所有 2018, Optuna Contributors.. 修订 edd6352f.

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