ray.tune函数中的超参数搜索算法介绍

在ray.tune中，提供了多种超参数搜索算法，可以帮助我们发现模型 的超参数组合。本文将介绍几种常用的搜索算法，并给出相应的使用例子。

1. Random Search（随机搜索）

Random Search是一种朴素的超参数搜索算法，其基本思想是在超参数空间内随机选择一组超参数进行评估。通过多次随机选择超参数并评估模型，最终找到 的超参数组合。

例子：

import ray
from ray import tune

def train_function(config, reporter):
    # 训练模型并评估
    accuracy = train_and_evaluate_model(config["lr"], config["batch_size"])

    # 报告结果
    reporter(score=accuracy)

ray.init()
analysis = tune.run(
    train_function,
    config={"lr": tune.uniform(0.001, 0.1), "batch_size": tune.choice([8, 16, 32])},
    num_samples=10,
    search_alg=ray.tune.random_search.RandomSearch
)

在上述例子中，我们使用了RandomSearch算法来搜索lr超参数的范围是从0.001到0.1之间的均匀分布，batch_size超参数的范围是[8, 16, 32]中的一个随机选择。共进行10次超参数搜索，寻找 的超参数组合。

2. Grid Search（网格搜索）

Grid Search是一种穷举搜索算法，它将超参数空间划分成多个等间距的区域，并对每个区域内的超参数组合进行评估。算法将遍历所有可能的超参数组合，直到找到 的组合。

例子：

import ray
from ray import tune

def train_function(config, reporter):
    # 训练模型并评估
    accuracy = train_and_evaluate_model(config["lr"], config["batch_size"])

    # 报告结果
    reporter(score=accuracy)

ray.init()
analysis = tune.run(
    train_function,
    config={"lr": tune.grid_search([0.001, 0.01, 0.1]), "batch_size": tune.grid_search([8, 16, 32])},
    search_alg=ray.tune.grid_search.GridSearch
)

在上述例子中，我们使用了GridSearch算法来搜索lr超参数的范围为[0.001, 0.01, 0.1]，batch_size超参数的范围为[8, 16, 32]。算法将遍历所有可能的超参数组合，寻找 的组合。

3. Hyperopt Search

Hyperopt Search是一种贝叶斯优化算法，通过建立模型从而对未观察到的超参数进行预测。该算法会自动根据之前的评估结果来选择下一组超参数。在调参过程中，Hyperopt Search会根据曼陀罗斯法则（Manifold hypothesis）假设，尽可能地利用之前评估得到的结果，从而更高效地搜索超参数空间。

例子：

import ray
from ray import tune

def train_function(config, reporter):
    # 训练模型并评估
    accuracy = train_and_evaluate_model(config["lr"], config["batch_size"])

    # 报告结果
    reporter(score=accuracy)

ray.init()
analysis = tune.run(
    train_function,
    config={"lr": tune.uniform(0.001, 0.1), "batch_size": tune.choice([8, 16, 32])},
    search_alg=ray.tune.suggest.hyperopt.HyperOptSearch
)

在上述例子中，我们使用了HyperOptSearch算法来搜索lr超参数的范围是从0.001到0.1之间的均匀分布，batch_size超参数的范围是[8, 16, 32]中的一个随机选择。算法会根据之前的评估结果来选择下一组超参数。

以上介绍了几种超参数搜索算法在ray.tune中的使用例子。不同的搜索算法有不同的特点和适用范围，需要根据实际情况选择合适的算法来进行超参数搜索。同时，可以根据实际需求自定义搜索算法。