Optuna的实时仪表板
项目描述
optuna-dashboard
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Optuna 实时仪表盘。代码文件最初来源于 Goptuna。
安装
您可以通过 PyPI 或 Anaconda Cloud 安装 optuna-dashboard。
$ pip install optuna-dashboard
入门指南
首先，请使用 RDB 后端指定存储 URL 以持久化您的实验。
import optuna
def objective(trial):
x = trial.suggest_float("x", -100, 100)
y = trial.suggest_categorical("y", [-1, 0, 1])
return x**2 + y
if __name__ == "__main__":
study = optuna.create_study(
storage="sqlite:///db.sqlite3", # Specify the storage URL here.
study_name="quadratic-simple"
)
study.optimize(objective, n_trials=100)
print(f"Best value: {study.best_value} (params: {study.best_params})")
运行上述脚本后，请使用 Optuna 存储 URL 执行 optuna-dashboard 命令。
$ optuna-dashboard sqlite:///db.sqlite3
Listening on http://localhost:8080/
Hit Ctrl-C to quit.
有关更多详细信息，请参阅我们的文档。
使用官方 Docker 镜像
您还可以使用 官方 Docker 镜像 而不是设置您的 Python 环境。Docker 镜像仅支持 SQLite3、MySQL(PyMySQL) 和 PostgreSQL(Psycopg2)。
$ docker run -it --rm -p 8080:8080 -v `pwd`:/app -w /app \
> ghcr.io/optuna/optuna-dashboard sqlite:///db.sqlite3
MySQL (PyMySQL)
$ docker run -it --rm -p 8080:8080 ghcr.io/optuna/optuna-dashboard mysql+pymysql://username:password@hostname:3306/dbname
PostgreSQL (Psycopg2)
$ docker run -it --rm -p 8080:8080 ghcr.io/optuna/optuna-dashboard postgresql+psycopg2://username:password@hostname:5432/dbname
Jupyter Lab 扩展（实验性）
您可以通过 PyPI 安装 Jupyter Lab 扩展。
$ pip install jupyterlab jupyterlab-optuna
使用时，单击拼图以启动扩展，并在对话框中输入您的 Optuna 存储URL（例如 sqlite:///db.sqlite3）。
浏览器版本（实验性）
我们开发了一个仅在您的网页浏览器中运行的版本，它内部使用 SQLite3 Wasm 和 Rust。无需安装 Python 或其他依赖项。只需在浏览器中打开以下 URL，将 SQLite3 文件拖放到页面上，即可查看您的 Optuna 实验！
https://optuna.github.io/optuna-dashboard/
请注意，仅提供了一部分功能。但是，您仍然可以在图表和表格中查看优化历史、超参数重要性等。
VS Code 和 code-server 扩展（实验性）
您可以通过 Visual Studio Marketplace 安装 VS Code 扩展，或通过 Open VSX 安装 code-server 扩展。
请右键单击 VS Code 文件资源管理器中的 SQLite3 文件（*.db 或 *.sqlite3），然后从下拉菜单中选择“在 Optuna Dashboard 中打开”命令。此扩展利用了仅浏览器版本的 Optuna Dashboard，因此适用相同的限制。
提交补丁
如果您想做出贡献，请查看 开发者指南。
