为什么Ray Tune只使用一个worker？

Ray Tune是一个用于分布式超参数优化和自动机器学习的开源库。它基于Ray框架构建，Ray是一个用于构建分布式应用程序的高性能框架。

Ray Tune之所以只使用一个worker，是因为它采用了一种称为异步优化的方法来进行超参数搜索。在这种方法中，每个worker都是独立运行的，并行地评估不同的超参数组合。通过使用多个worker，可以加快超参数搜索的速度。

然而，Ray Tune只使用一个worker的原因是为了简化配置和管理。使用多个worker可能会增加系统的复杂性和资源消耗。因此，Ray Tune默认情况下只使用一个worker，以提供简单且高效的超参数搜索功能。

尽管只使用一个worker，Ray Tune仍然可以实现并行化的超参数搜索。它通过在worker内部使用并发的方式来评估不同的超参数组合，从而充分利用计算资源。此外，Ray Tune还提供了一些调度算法和搜索策略，可以进一步优化超参数搜索的效率和性能。

总结起来，Ray Tune只使用一个worker是为了简化配置和管理，并通过并发方式实现了高效的超参数搜索。它是一个强大的工具，可以帮助开发人员快速有效地进行超参数优化和自动机器学习。