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我正在尝试在Optuna优化运行之间释放内存。我使用的是python 3.8和Optuna的最新版本。运行命令: optuna.create_study()，然后调用optuna.optimize(...)在循环中，每次都有一个新的目标函数。当我监控我的内存使用情况时，每次调用命令optuna.create_study()时，内存使用都会持续增加，直到我的处理器最终杀死程序。为了更清楚地了解，第一次运行占用了超过3%的内存，最终构建到
浏览 80提问于2020-11-04得票数 1
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optuna文档建议将每个模型保存到一个文件中，以便稍后在上使用。 return accuracy study = optuna.create_study(direction="maximize", sampler=optuna.samplers.TPESampler(), pruner=
浏览 5提问于2022-08-30得票数 0
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best_valid_loss = valid_losselse: if counter == 10: 现在我想使用Optuna来调优一些超参数，但我不太明白Optuna是如何剪枝的。Optuna是否有可能采取与上面代码相同的方式？我想我必须使用以下方法：
optuna.pruners.PatientPruner(???
浏览 12提问于2022-03-24得票数 1
我试图在Python中使用optuna来优化推荐系统模型的参数。这些模型是自定义的，看起来像标准的适合预测的滑雪板模型(使用方法get/set params)。当我只进行一次试验的时候，一切都没问题。self.model = SomeRecommender()
def objective(trial: optuna.Trialmost rec
浏览 0提问于2019-10-01得票数 3
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在一项研究中，Optuna的FAQ有一个动态调整参数范围的：它没有问题，因为每个采样器都是单独定义的。
但是添加和/或删除参数呢？Optuna有能力处理这种调整吗？
浏览 6提问于2020-12-18得票数 1
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我可以访问一个多gpu机器，我正在运行一个网格搜索循环的参数优化。我想知道我是否可以同时在多个gpu上分发多个循环的迭代，如果可以的话，我如何做到(我的机制是什么？穿线？如果循环异步执行，如何收集结果？等)
浏览 5提问于2020-06-23得票数 1
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nn.Dropout(trial.suggest_uniform('dropout_rate',0,1.0))
self.fc3 = nn.Linear(self.n_conv, 2) 我尝试添加Optuna
浏览 32提问于2020-12-07得票数 0
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我使用.jsonnet文件作为AllenNLP模型配置的模板 我使用Optuna包搜索超参数空间，并使用建议的超参数extVar对每个步骤的模板进行评估，然后训练一个模型并将其保存到归档中。问题是，除了超参数之外，我的.jsonnet配置的某些部分还包括相对于extVar变量(我的包中的目录)的文件路径。
浏览 37提问于2021-07-15得票数 0
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无法产生斜纹金枪鱼结果角
、、、
我创建了一个模型，并与optuna进行了调优。imageModel.evaluate(XTest,YTest)是这样调的 np.random.seed(seed)tf.random.set_seed(seed)
我如何处理这个问题
浏览 8提问于2022-05-20得票数 -1
偶尔，Optuna会提出一个我并不真正想评估的示例--通常是因为它与先前评估过的解决方案相同或过于接近。在这种情况下，我想用随机抽样代替。(population_size=100) study.optimize(Objective(),n_trials=1000)
现在，我知道这不能像我想要的那样工作，因为，假设Optuna trial对象建议样本[0.5, 15, 'cat2']，但是eval_check不喜欢这个样本，
浏览 10提问于2022-04-05得票数 0
我尝试使用optuna调优xgboost的超参数，但由于内存限制，我不能将属性n_trials设置得太高，否则它将报告MemoryError，所以我想知道，如果我设置n_trials=5并运行程序4次，
浏览 9提问于2021-10-05得票数 0
我想将optuna的study.optimize详细程度设置为0。我原以为optuna.logging.set_verbosity(0)可以做到这一点，但我每次试验都会得到Trial 0 finished with value ....更新
执行此操作的正确方法是什么
浏览 6提问于2021-06-11得票数 2
今天，在我的研究中出现了以下错误，当我在Optuna2.8.0上加载Colab上的时，我试图优化它。每次审判开始或结束时，我都会为每一次审判保存一个单独的文件。我以前从来没有遇到过这个问题，也不知道到底是什么原因造成的。Colab显示了以下跟踪：
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/optuna/study.py in optimize(self, func, n_trialsshow_progress_bar=show_prog
浏览 1提问于2021-06-07得票数 0
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我想使用带有sklearn [MLPRegressor][1]模型的[OPTUNA][1]。 对于几乎所有的超参数，如何为它们设置OPTUNA非常简单。要设置学习率：learning_rate_init = trial.suggest_float('learning_rate_init ',0.0001, 0.1001, step=0.005) 我的问题是如何为如果没有OPTUNA，我会这样做： MLPRegressor( hidden_layer_sizes =(100,50)) 但是如果我想让<em
浏览 375提问于2021-11-11得票数 1
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我正在尝试使用Optuna对我的模型进行超参数调整。 我被困在一个地方，我想定义一个具有对数正态/正态分布的搜索空间。这在使用hp.lognormal的hyperopt中是可能的。可以使用Optuna的现有suggest_ api的组合来定义这样的空间吗？
浏览 14提问于2021-01-18得票数 0
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我在连接数据库时遇到了一段时间的问题，当我写下这段代码时，它无法工作：app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] =
'sqlite:////C:
浏览 544提问于2019-06-02得票数 13
我想请Optuna在LightGBM的超参数上对num_iterations和learning_rate进行调优，以检查学习速度和准确性之间的平衡。 return cv_score
study = optuna.create_study既然我们知道这样一条规则，也许就没有必要让Optuna去搜索它了。尽管如此，使用<em
浏览 7提问于2022-09-30得票数 0
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