0. 背景：why optuna

1. 小模型+参数量少+单卡跑不需要服务器，尝试了一下ray tune不是很适合。。而且很难用。。

2. 再三尝试后，决定使用optuna，选择的原因：

   • 我这个是小模型，希望调参工具不要太复杂，最好能具有良好的可视化功能
   • 和ray tune一样，使用起来都只需要“几行代码”的包装，但是一定要比ray tune操心更少的参数就可以完成任务，或许大模型/分布式更适合ray tune？
   • 官方文档新手友好，demo很多（optuna任何一个demo都非常言简意赅）
   • 我这里调参以grid search 为主，但是也想尝试一下非grid search的东西

3. 我本来是调参的。。结果却调了很多调参的工具老半天，所以分享一些零碎的经验和踩过的坑，查看本文之前最好已经对optuna（或者其他调参工具）的使用方式有一个基本的了解喔，不要太指望这个写的很碎的教程能帮你从0起步…

0.1 插播一个简单的grid search

1. 有一个知乎上的非常简单的grid search的代码，也贴一下，但是这个太简单了，也满足不了我的需求，找不到网址了。代码和荣誉属于这位朋友

# trainable params
parameters = dict(lr=[.01,.001],batch_size = [100,1000],shuffle = [True,False])
#创建可传递给product函数的可迭代列表
param_values = [v for v in parameters.values()]
#把各个列表进行组合，得到一系列组合的参数
#*号是告诉乘积函数把列表中每个值作为参数，而不是把列表本身当做参数来对待
for lr,batch_size,shuffle in product(*param_values):comment  = f'batch_size={batch_size}lr={lr}shuffle={shuffle}'#这里写你调陈的主程序即可print(comment)

0.2 参考

1. 一些文档很值得参考，首先是官方文档
   • 所有函数的demo都非常简单而且说人话。。对于新手非常友好
2. 结合李宏毅老师的demo设计了一个使用方法，对我帮助很大，也建议新手参考一下
3. optuna可视化的参考：
   • 文档有点长，不过还可以
   • 官方文档

1. Optuna

1.1 a basic demo与部分参数释义

1. optimize函数与suggest_float的一个demo

import optuna
def objective(trial):x = trial.suggest_float("x", 0, 10)return x**2
study = optuna.create_study()
study.optimize(objective, n_trials=3,show_progress_bar=True)

• optimize参数：

  • objective: objecticve函数，就是包装一下training的过程，具体参考其他文档
  • n_trials: objecticve函数执行的次数，每次执行都会抽取一个x，抽取规则是suggest_float
  • show_progress_bar：多输出一点tuning的进展信息，默认是False，其实设置为True也不会有什么有价值的信息，就像tqdm一样会告诉你现在进行到第几个，还剩几个。

• suggest_float函数

• 官方文档，值得参考：

• 含义：从0和10中抽取一个float数返回给x，当然如果想返回一个int，使用suggest_int

1.2 random的问题

1. 因为我有一个小小的诉求是，不要每次都重新抽取新的training data组成data loader，我希望 “固定住”training data"的split方式 ，然后观察一些参数的影响。重点在于：
   • 已知optimize会执行objective函数n_trials次，按照官方的写法，是不是每次执行都会重新抽取执行各种random程序：
     • 经过实验，是的
   • 如何设计使得固定住training data?
     • 我的方法是：重写objective function，写成Objective class，因此 objective = Objective(params)
     • 重写之后，一个是可以传递任意的参数给objective函数(不然只能传一个trial)，二是self.attr的值是不会变的

1.3 Objective方法类

1. 参考官方文档
2. 当重写之后，可以给objective函数传入自己需要的参数，并且self.attr的值是不会变的，刚好解决了我需要的一切问题
3. 根据官方重写的demo:

import optuna
import numpy as np
class Objective:def __init__(self, min_x, max_x):# Hold this implementation specific arguments as the fields of the class.self.min_x = min_xself.max_x = max_x# 注意这里的值不会变喔self.test_randn = np.random.randn(7)# 这个trial是必须的（也是唯一的？）def __call__(self, trial):# Calculate an objective value by using the extra arguments.x = trial.suggest_float("x", self.min_x, self.max_x)print(self.test_randn)return (x - 2) ** 2# Execute an optimization by using an `Objective` instance.
# 调用100次Objective function，self.test_randn是不会变的
study = optuna.create_study()
study.optimize(Objective(-100, 100), n_trials=100)

4. 我的Objective class 大概这样：

class Objective:# 传递dataset以及opt，后者是一个dict，存放了各种不需要tune的参数def __init__(self, dataset, opt):# Hold this implementation specific arguments as the fields of the class.self.dataset = datasetself.opt = opt# Hold the data split!!self.shuffled_indices = save_data_idx(dataset,opt)def __call__(self, trial):# Calculate an objective value by using the extra arguments.# 需要tune的参数config = {'learning_rate': trial.suggest_categorical('learning_rate', [5e-2, 1e-2, 5e-3]),'lr_for_pi': trial.suggest_categorical('lr_for_pi', [1e-2, 5e-2, 1e-3])}print("idx check: ",self.shuffled_indices[0:5])# 每次split出来的data都是一致的train_loader, val_loader, test_loader = get_data_loader(self.dataset, self.shuffled_indices, self.opt)model = MLP(self.opt.N_gaussians).to(device) performance = trainer(train_loader, val_loader, model, config, self.opt, device)return performance

2. Optuna与grid search

1. 为了做到网格搜索grid search，做了一些必要的修改，其实感觉还是有点笨重
2. 修改1: 假设我们这里需要调2个参数，请把他们都设置成trial.suggest_categorical，而不是什么int或者float，后面的list存放你想尝试的几个数据，比如[5e-2, 1e-2, 5e-3]就是我想尝试的3个数据

        config = {'learning_rate': trial.suggest_categorical('learning_rate', [5e-2, 1e-2, 5e-3]),'lr_for_pi': trial.suggest_categorical('lr_for_pi', [1e-2, 5e-2, 1e-3])}

3. 修改2: 在实例化一个study时，加上参数sampler，并且选取GridSampler

# 里面所有的组合被cover之后会自动stop
sampler = optuna.samplers.GridSampler(search_space={'learning_rate': [5e-2, 1e-2, 5e-3],	# 注意这里和config里保持一致'lr_for_pi': [1e-2, 5e-2, 1e-3]			# 注意这里和config里保持一致})
study = optuna.create_study(study_name=study_name,direction='minimize',storage=storage_name,load_if_exists=True,sampler=sampler,pruner=pruner)
study.optimize(Objective(dataset), n_trials=100,show_progress_bar=True)

• 注意sampler 里面的搜索空间search_space和上面的config保持一致
• GridSampler的官方文档非常值得一读:

4. 上述修改的作用：
   • 即便n_trials==100，只要搜索完了搜索空间search_space里的全部组合，就会自动停止，比如这里只需要搜索9个参数组合，那么执行9次之后就会自动停止
   • 当config不是suggest_categorical，也可以进行网格搜索，那么依然会等cover全部组合之后自动停止，因此这个时候的试探次可能不止9次

4. optuna的剪枝prune

1. optuna有一个默认的剪枝算法，这个剪枝比ray tune默认的早停算法要好多了。。ray tune默认的方法很难调。
2. optuna默认的剪枝是optuna.pruners.MedianPruner，这个的剪枝策略不一定最好但是足够通用，具体可以参考官方文档，
3. 但是并不是每一次都需要剪枝，不需要剪枝就使用optuna.pruners.NopPruner()：

pruner = optuna.pruners.NopPruner()
study = optuna.create_study(study_name=study_name,direction='minimize',storage=storage_name,load_if_exists=True,sampler=sampler,pruner=pruner)

5. optuna与可视化

1. 这个是为什么我选择optuna的主要原因之一，可视化流程请见相关的官方文档（见0.2 参考），非常轻松加愉快的就执行完毕了。
2. 执行的时候注意：
   • 生成的数据库文件（应该可以这么叫？）的根目录在哪里，就在哪里执行命令打开dashboard
   • 实例化study时，参数study_name指定了数据库文件的名字，如果不指定会默认生成一个，但是注意这个名字的命名规则不允许有空格喔
     optuna.create_study(study_name=study_name,direction='minimize',storage=storage_name,load_if_exists=True,sampler=sampler,pruner=pruner)

6. 未完待续

日后希望项目结束可以放上全部代码。希望大家也能留下自己的optuna使用经验。