Могу ли я оптимизировать дистрибутивно несколько моделей одновременно?

Я понимаю, что могу выполнять распределенную оптимизацию с помощью Optuna. Однако я не знаю, смогу ли я сделать это с несколькими моделями одновременно?

Например:

optuna create-study --study-name "distributed-example1" --storage "sqlite:///example.db"

optuna create-study --study-name "distributed-example2" --storage "sqlite:///example.db"

Затем в example1.py:

import optuna

def objective(trial):
    x = trial.suggest_uniform('x', -10, 10)
    return (x - 2) ** 2

if __name__ == '__main__':
    study = optuna.load_study(study_name='distributed-example1', storage='sqlite:///example.db')
    study.optimize(objective, n_trials=100)

Затем в example2.py:

import optuna

def objective(trial):
    x = trial.suggest_uniform('x', -10, 10)
    return (x - 2) ** 2

if __name__ == '__main__':
    study = optuna.load_study(study_name='distributed-example2', storage='sqlite:///example.db')
    study.optimize(objective, n_trials=100)

1 ответ

Да, ты можешь. Optuna поддерживает одновременное выполнение нескольких исследований, используя одно и то же хранилище (БД).

Другие вопросы по тегам