evox.problems.hpo_wrapper

模块内容

类

HPOMonitor	用于HPOProblem.workflow.monitor中的超参数优化（HPO）监控的基类。
HPOFitnessMonitor	用于超参数优化（HPO）的监视器，记录在优化过程中迄今为止发现的最佳适应度。
HPOProblemWrapper	超参数优化（HPO）问题。
HPOData

API

class evox.problems.hpo_wrapper.HPOMonitor(num_repeats: int = 1, fit_aggregation: Optional[Callable[[torch.Tensor, int], torch.Tensor]] = _mean_fit_aggregation)

Bases: evox.core.Monitor, abc.ABC

用于HPOProblem.workflow.monitor中的超参数优化（HPO）监控的基类。

初始化

初始化 ModuleBase。

参数:

• *args -- 可变长度参数列表，传递给父类的初始化函数。

• **kwargs -- 任意关键字参数，传递给父类初始化器。

Attributes: static_names (list): A list to store static member names.

abstract tell_fitness() → torch.Tensor

在此监控器监控的优化过程中，获取迄今为止找到的最佳适应度。

返回:

迄今为止的最佳适应度。

class evox.problems.hpo_wrapper.HPOFitnessMonitor(num_repeats: int = 1, fit_aggregation: Optional[Callable[[torch.Tensor, int], torch.Tensor]] = _mean_fit_aggregation, multi_obj_metric: Optional[Callable] = None)

Bases: evox.problems.hpo_wrapper.HPOMonitor

用于超参数优化（HPO）的监视器，记录在优化过程中迄今为止发现的最佳适应度。

初始化

初始化 HPO 适应度监控器。

参数:

multi_obj_metric -- 用于多目标优化的度量函数，在单目标优化中不使用。目前，我们仅支持多目标优化的“IGD”或“HV”。默认为None。

pre_tell(fitness: torch.Tensor)

根据提供的适应度张量和多目标度量更新迄今为止找到的最佳适应度值。

参数:

fitness -- 表示适应度值的张量。对于单目标优化，它可以是一个一维张量；对于多目标优化，它可以是一个二维张量。

抛出:

AssertionError -- 如果适应度张量的维度不是1或2。

tell_fitness() → torch.Tensor

在此监控器监控的优化过程中，获取迄今为止找到的最佳适应度。

返回:

迄今为止的最佳适应度。

class evox.problems.hpo_wrapper.HPOProblemWrapper(iterations: int, num_instances: int, workflow: evox.core.Workflow, num_repeats: int = 1, copy_init_state: bool = False)

Bases: evox.core.Problem

超参数优化（HPO）问题。

Example

algo = SomeAlgorithm(...)
prob = SomeProblem(...)
monitor = HPOFitnessMonitor()
workflow = StdWorkflow(algo, prob, monitor=monitor)
hpo_prob = HPOProblemWrapper(iterations=..., num_instances=...)
params = hpo_prob.get_init_params()
# alter `params` ...
hpo_prob.evaluate(params) # execute the evaluation
# ...

初始化

初始化 HPO 问题包装器。

参数:

• iterations -- 在优化过程中要执行的迭代次数。

• num_instances -- 在优化过程中并行执行的实例数量，即外层算法的种群大小。

• workflow -- 在优化过程中使用的工作流。必须由 core.jit_class 包装。

• num_repeats -- 每个实例重复评估过程的次数。默认值为1。

• copy_init_state -- 是否为每次评估复制工作流的初始状态。默认为 True。如果您的工作流包含对初始状态中的张量进行原地修改的操作，则应将其设置为 True。否则，您可以将其设置为 False 以节省内存。

evaluate(hyper_parameters: Dict[str, torch.nn.Parameter])

评估一批超参数的适应度（由内部工作流的监控器提供），通过运行内部工作流。

参数:

hyper_parameters -- 需要评估的超参数。

返回:

最终的超参数适应度。

get_init_params()

返回底层工作流的初始超参数字典。

get_params_keys()

class evox.problems.hpo_wrapper.HPOData

Bases: typing.NamedTuple

workflow_step: Callable[[Dict[str, torch.Tensor]], Tuple[Dict[str, torch.Tensor]]]

None

compiled_workflow_step: Callable[[Dict[str, torch.Tensor]], Tuple[Dict[str, torch.Tensor]]]

None

state_keys: List[str]

None

buffer_keys: Optional[List[str]]

None