Torch中如何进行超参数搜索-开发者知识库平台

Torch中如何进行超参数搜索

Torch

1121

2024/3/19 12:00:28

栏目: 深度学习

在Torch中进行超参数搜索通常可以使用GridSearch或者RandomSearch方法。以下是一个简单的示例代码，使用GridSearch方法来搜索超参数的最佳组合：

from torch import nn
from torch.optim import Adam
from sklearn.model_selection import ParameterGrid

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义超参数网格
param_grid = {
    'input_size': [10, 20],
    'hidden_size': [100, 200],
    'output_size': [2, 3],
    'learning_rate': [0.001, 0.01]
}

# 使用GridSearch搜索最佳超参数组合
best_score = 0
best_params = None
for params in ParameterGrid(param_grid):
    model = SimpleModel(params['input_size'], params['hidden_size'], params['output_size'])
    optimizer = Adam(model.parameters(), lr=params['learning_rate'])
    
    # 训练模型并评估性能
    # 这里省略训练过程
    
    score = 0.8  # 假设评估得分为0.8
    
    if score > best_score:
        best_score = score
        best_params = params

print("Best score:", best_score)
print("Best params:", best_params)

在这个示例中，我们定义了一个简单的神经网络模型SimpleModel，然后定义了超参数的网格param_grid。接下来，我们使用ParameterGrid(param_grid)来生成所有可能的超参数组合，并在循环中实例化模型并进行训练和评估。最后，我们根据评估得分选择最佳的超参数组合。您可以根据实际情况修改超参数网格和评估得分的计算方法。

辰迅云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>

Torch中如何进行超参数搜索

最新知识库

相关标签