或许是东半球最好用的超参数优化框架： Optuna 简介

本文主要是介绍或许是东半球最好用的超参数优化框架： Optuna 简介，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

今年夏天参与了一个我很喜欢的超参数框架 Optuna （https://optuna.org）的文档翻译工作。现在翻译已经基本完成（https://zh-cn.optuna.org），而 Optuna 更成熟的 2.0 版本最近也要发布了。于是我们决定写一个介绍，希望让更多的中文用户了解和使用这个框架，并且能参与到社区中间来。

Tensorflow 和 Pytorch 已经将实现深度学习模型变成一个 10 分钟不到的过程：声明模型，定义参数、优化器，载入训练数据，启动梯度下降。然后一个接着一个 epoch, 模型在测试集上的精度稳步提升... 但是等等，在现实中，训练一个模型从来不会这么顺利，你总会碰到各种各样的问题，比如：

结果和paper上写的不一样（优化）
有些参数组合根本训练不出来，还把训练脚本搞崩溃了，你却不知道原因所在
训出来也不知道这个参数范围是否稳定（参数关系）

上面这些情况说明了超参数选择对于模型性能的重要性。于是为了调参，你开始手动往脚本里加内容：超参数优化不就是 for 循环里套 for 循环嘛，很简单。可很快，你又会其他碰到问题：

有一台好机器，for 循环一次却只能执行一个模型，浪费性能
优化完的参数输出到了一个 txt，还得自己写解析来分析
for 循环里有些参数只是运气好，实际部署上去并不一样

总之你会碰到非常多问题，它们会浪费你的时间。而 Optuna 则是帮助你解决上面所有这些问题的一个工具，解放你的双手和时间，让你能更加专注于模型实现。它将定义一个超参数优化过程变得 非常简单，而且易于保存，方便分析，还支持无缝扩展。

Talk is cheap, show me the code. 我们将通过一个例子来展示 Optuna 的上述优点。

定义简单

一个极简的 optuna 的优化程序中只有三个最核心的概念，目标函数(objective)，单次试验(trial)，和研究(study). 其中 objective 负责定义待优化函数并指定参/超参数数范围，trial 对应着 objective 的单次执行，而 study 则负责管理优化，决定优化的方式，总试验的次数、试验结果的记录等功能。

假如要在 $x,y\in(-10,10)$ 的范围内找到 $f(x,y) = (x+y)^2$ 这个函数的最大值对应的 $x,y$ ，那我们只需要下面的代码：