Ray Tune 超引數最佳化實戰技巧與整合應用

隨著深度學習模型日益複雜，超引數調整已成為模型訓練的關鍵環節。Ray Tune 提供了分散式超引數最佳化框架，可有效提升模型效能。本文將介紹 Ray Tune 的核心概念，並結合 Keras 模型示範其使用方法。超引數的選擇對模型效能影響巨大，而 Ray Tune 提供了多種搜尋演算法和排程器，能有效探索最佳引陣列合。同時，Ray Tune 的檢查點機制讓您可以隨時中斷和恢復訓練過程，提升效率。

import ray
from ray import tune
from ray.tune.suggest.hyperopt import HyperOptSearch
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 載入 MNIST 資料集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# 定義 Keras 模型
def create_model(config):
    model = keras.models.Sequential([
        keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
        keras.layers.Dense(config["units"], activation="relu"),
        keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
    ])
    model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(config["lr"]),
                  loss="categorical_crossentropy",
                  metrics=["accuracy"])
    return model

# 定義目標函式
def train_mnist(config):
    model = create_model(config)
    model.fit(x_train, y_train, epochs=2, batch_size=config["batch_size"])
    loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
    tune.report(loss=loss, accuracy=accuracy)

# 定義搜尋空間
search_space = {
    "lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-1),
    "batch_size": tune.choice([32, 64, 128]),
    "units": tune.randint(32, 512)
}

# 使用 HyperOpt 搜尋演算法
algo = HyperOptSearch()

# 執行超引數最佳化
analysis = tune.run(
    train_mnist,
    config=search_space,
    metric="accuracy",
    mode="max",
    search_alg=algo,
    num_samples=10,  # 樣本數量
    resources_per_trial={"cpu": 2},  # 每個試驗的資源
    local_dir="./ray_results",  # 儲存結果的目錄
    name="mnist_tuning"  # 實驗名稱
)

# 獲取最佳超引數
best_config = analysis.get_best_config(metric="accuracy", mode="max")
print(f"最佳超引數: {best_config}")

# 使用最佳超引數訓練模型
best_model = create_model(best_config)
best_model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=best_config["batch_size"])

# 評估模型
loss, accuracy = best_model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}")

離線資料的優點

離線資料有許多優點，包括：

提高訓練效率：透過使用離線資料，我們可以避免在訓練過程中不斷地生成新的資料，從而提高訓練效率。
提高模型效能：離線資料可以用來訓練模型，使其學習到更好的策略和決策。
降低成本：收集和儲存資料可以比生成新的資料更為成本有效。

使用離線資料的方法

有許多方法可以使用離線資料，包括：

Q-Learning：Q-Learning是一種強化學習演算法，使用離線資料來訓練模型。
DQN：DQN（Deep Q-Network）是一種使用離線資料的強化學習演算法，使用深度神經網路來學習策略。
Imitation Learning：Imitation Learning是一種使用離線資料的方法，透過模仿人類的行為來學習策略。

使用離線資料的步驟

使用離線資料的步驟包括：

收集資料：收集和儲存資料，可以透過人類的互動或其他方法來完成。
建立模型：建立一個模型，使用收集到的資料來訓練。
訓練模型：使用收集到的資料來訓練模型，使其學習到更好的策略和決策。
評估模型：評估模型的效能，確保其能夠有效地學習和決策。

內容解密：

上述內容介紹了離線資料的優點和使用方法，包括Q-Learning、DQN和Imitation Learning等。透過收集和儲存資料，我們可以在稍後的時間點使用它們進行訓練，從而提高模型的效能。使用離線資料的步驟包括收集資料、建立模型、訓練模型和評估模型等。

  flowchart TD
    A[收集資料] --> B[建立模型]
    B --> C[訓練模型]
    C --> D[評估模型]

圖表翻譯：

上述流程圖展示了使用離線資料的步驟，包括收集資料、建立模型、訓練模型和評估模型等。透過這個流程圖，我們可以清晰地看到使用離線資料的步驟和流程。

強化學習與 Ray RLlib

在前面的章節中，我們探討瞭如何使用 Ray RLlib 進行強化學習。現在，我們將更深入地探討 Ray RLlib 的高階主題，包括如何自訂模型和政策、如何預處理觀察結果，以及如何使用引數化動作空間。

自訂模型和政策

在強化學習中，模型和政策是非常重要的組成部分。Ray RLlib 提供了多種預設模型和政策，但是您也可以自訂自己的模型和政策。例如，您可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 來定義自己的神經網路模型。

import torch
import torch.nn as nn

class CustomModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

預處理觀察結果

在某些情況下，您可能需要預處理觀察結果。例如，如果您正在處理影像或影片資料，您可能需要將其轉換為適合模型的格式。Ray RLlib 提供了多種預處理工具，包括影像和影片預處理。

from ray.rllib.models import ModelCatalog

class CustomPreprocessor:
    def __init__(self):
        pass

    def __call__(self, obs):
        # 將觀察結果轉換為適合模型的格式
        return obs

引數化動作空間

在某些情況下，您可能需要使用引數化動作空間。Ray RLlib 提供了多種引數化動作空間，包括離散動作空間和連續動作空間。

from ray.rllib.models import ModelCatalog

class CustomActionSpace:
    def __init__(self):
        pass

    def sample(self):
        # 從動作空間中隨機選擇一個動作
        return np.random.choice([0, 1])

離線資料

Ray RLlib 也支援離線資料。您可以使用離線資料來訓練模型，或者使用離線資料來評估模型的效能。

from ray.rllib.offline import OfflineDataset

# 載入離線資料
dataset = OfflineDataset.load("path/to/dataset")

# 訓練模型
model = CustomModel()
model.train(dataset)

圖表翻譯

以下是本章節的圖表翻譯：

  graph LR
    A[自訂模型和政策] --> B[預處理觀察結果]
    B --> C[引數化動作空間]
    C --> D[離線資料]
    D --> E[模型訓練和評估]

這個圖表展示了本章節的主要內容，包括自訂模型和政策、預處理觀察結果、引數化動作空間、離線資料、模型訓練和評估。

超引數最佳化與 Ray Tune

在深度學習和強化學習中，超引數最佳化是一個非常重要的步驟。超引數是指模型中不會在訓練過程中被學習的引數，例如學習率、隱藏層的數量等。這些引數的選擇對模型的效能有著非常大的影響。

隨機搜尋

一種簡單的超引數最佳化方法是隨機搜尋。這種方法涉及隨機選擇一組超引數，並評估模型在這組超引數下的效能。這個過程可以重複多次，以找到最好的超引陣列合。

下面是一個使用 Python 實作隨機搜尋的例子：

import random

# 定義搜尋空間
search_space = []

for i in range(10):
    random_choice = {
        'weight': random.uniform(0, 1),
        'discount_factor': random.uniform(0, 1)
    }
    search_space.append(random_choice)

在這個例子中，我們定義了一個搜尋空間，包含 10 組隨機選擇的超引數。

目標函式

目標函式是用來評估一組超引數的效能的函式。在強化學習中，目標函式通常是指模型在某個環境下的效能。例如，在迷宮環境中，目標函式可以是指模型到達目標的平均步數。

下面是一個使用 Python 實作目標函式的例子：

import ray

@ray.remote
def objective(config):
    environment = Environment()
    policy = train_policy(environment, weight=config["weight"], discount_factor=config["discount_factor"])
    score = evaluate_policy(environment, policy)
    return [score, config]

在這個例子中，我們定義了一個目標函式 objective，它接收一組超引數 config 作為輸入，並傳回模型在這組超引數下的效能 score。

平行化

使用 Ray，可以平行化目標函式的評估。下面是一個使用 Python 實作平行化的例子：

result_objects = [objective.remote(choice) for choice in search_space]
results = ray.get(result_objects)
results.sort(key=lambda x: x[0])

在這個例子中，我們使用 ray.remote 將目標函式平行化，並使用 ray.get 收集結果。

結果分析

最後，可以對結果進行分析，以找到最好的超引陣列合。下面是一個使用 Python 實作結果分析的例子：

best_config = results[0][1]
best_score = results[0][0]
print(f"Best config: {best_config}")
print(f"Best score: {best_score}")

在這個例子中，我們找到最好的超引陣列合 best_config 和對應的效能 best_score，並將其打印出來。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[隨機搜尋] --> B[定義搜尋空間]
    B --> C[目標函式]
    C --> D[平行化]
    D --> E[結果分析]
    E --> F[找到最好的超引陣列合]

這個流程圖展示了超引數最佳化的過程，從隨機搜尋到結果分析。

超引數最佳化的挑戰

超引數最佳化（Hyperparameter Optimization，HPO）是一個複雜的過程，涉及多個層面和挑戰。首先，搜尋空間可以由大量的超引陣列成，這些超引數可能具有不同的資料型別和範圍。其次，選擇合適的搜尋演算法以找到最佳的超引陣列合是一個難題。最後，即使用了平行化技術，單次目標函式的執行時間也可能很長，因此需要高效的搜尋演算法。

Ray Tune 的介紹

Ray Tune是一個成熟的分散式HPO框架，提供了一個簡單的介面來執行超引數最佳化實驗。使用Ray Tune可以輕鬆地定義搜尋空間、目標函式和搜尋演算法，從而高效地找到最佳的超引陣列合。

Ray Tune 的工作原理

Ray Tune 的工作原理可以分為六個關鍵概念：搜尋空間、可訓練物件、試驗、分析、排程器和搜尋演算法。搜尋空間定義了超引數的範圍和取樣方式。可訓練物件是 Ray Tune 對目標函式的正式表示，報告分數給 Ray Tune。試驗包含了單次執行目標函式的所有必要資訊。分析傳回試驗的結果，可以用於深入瞭解試驗的結果。

使用 Ray Tune 進行超引數最佳化

使用 Ray Tune 進行超引數最佳化的步驟如下：

定義搜尋空間：使用 Ray Tune 的取樣函式定義搜尋空間。
定義目標函式：定義一個報告分數給 Ray Tune 的函式。
執行試驗：使用 tune.run 函式執行試驗，傳回分析物件。
獲取最佳超引數：使用 analysis.get_best_config 方法獲取最佳超引陣列合。

Ray Tune 的優點

Ray Tune 的優點包括：

簡單的介面：Ray Tune 提供了一個簡單的介面來執行超引數最佳化實驗。
高效的搜尋演算法：Ray Tune 支援多種搜尋演算法，包括隨機搜尋、梯度下降等。
分散式執行：Ray Tune 支援分散式執行，可以高效地利用多個 CPU 核和 GPU。
獨立的分析：Ray Tune 傳回分析物件，可以用於深入瞭解試驗的結果。

  flowchart TD
    A[定義搜尋空間] --> B[定義目標函式]
    B --> C[執行試驗]
    C --> D[獲取最佳超引數]
    D --> E[分析結果]

圖表翻譯：

此圖表示使用 Ray Tune 進行超引數最佳化的步驟。首先，定義搜尋空間和目標函式。然後，執行試驗並傳回分析物件。最後，獲取最佳超引陣列合和分析結果。

什麼是搜尋演算法？

搜尋演算法是指用於尋找最佳超引數的方法。Ray Tune 支援多種搜尋演算法，包括隨機搜尋、網格搜尋和貝葉斯最佳化等。

貝葉斯最佳化

貝葉斯最佳化是一種使用貝葉斯推理的搜尋演算法。它根據前一次試驗的結果更新對超引數範圍的信念，從而做出更明智的決定。Ray Tune 整合了多種貝葉斯最佳化搜尋器，包括 Hyperopt 和 Optuna。

設定搜尋演算法

要使用搜尋演算法，需要先安裝相應的庫，例如 pip install bayesian-optimization。然後，可以使用 BayesOptSearch 類別來設定搜尋演算法。

from ray.tune.suggest.bayesopt import BayesOptSearch

algo = BayesOptSearch(random_search_steps=4)

執行搜尋演算法

可以使用 tune.run 函式來執行搜尋演算法。

tune.run(
    tune_objective,
    config=search_space,
    metric="score",
    mode="min",
    search_alg=algo,
    stop={"training_iteration": 10},
)

什麼是排程器？

排程器是用於計劃和執行搜尋演算法選擇的試驗的。Ray Tune 提供多種排程器，包括 HyperBandScheduler。

使用排程器

可以使用 HyperBandScheduler 類別來設定排程器。

from ray.tune.schedulers import HyperBandScheduler

scheduler = HyperBandScheduler(metric="score", mode="min")

執行排程器

可以使用 tune.run 函式來執行排程器。

analysis = tune.run(
    objective,
    config=search_space,
    scheduler=scheduler,
    num_samples=10,
)

結果分析

可以使用 analysis 物件來分析結果。

print(analysis.get_best_config(metric="score", mode="min"))

內容解密：

上述程式碼示範瞭如何使用 Ray Tune 的搜尋演算法和排程器來尋找最佳超引數。首先，需要安裝相應的庫，然後設定搜尋演算法和排程器。接著，可以使用 tune.run 函式來執行搜尋演算法和排程器。最後，可以使用 analysis 物件來分析結果。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[設定搜尋演算法] --> B[設定排程器]
    B --> C[執行搜尋演算法和排程器]
    C --> D[分析結果]

此圖示展示了使用 Ray Tune 的搜尋演算法和排程器的流程。首先，需要設定搜尋演算法和排程器。接著，可以執行搜尋演算法和排程器。最後，可以分析結果。

第五章：使用 Ray Tune 進行超引數最佳化

指定資源

在使用 Ray Tune 進行超引數最佳化時，每個試驗（trial）都會在一個 CPU 上執行，並且會盡可能地使用多個 CPU 來進行平行試驗。例如，如果您在一臺具有 8 個 CPU 的筆電上執行 Tune，那麼任何在本章中計算的實驗都會產生 8 個平行試驗，每個試驗都會分配一個 CPU。您可以使用 resources_per_trial 引數來控制這種行為。

您還可以指定每個試驗使用的 GPU 數量。另外，Tune 還允許您使用分數資源，即您可以在試驗之間共享資源。假設您有一臺具有 12 個 CPU 和 2 個 GPU 的機器，您可以要求 Tune 使用以下資源：

from ray import tune

tune.run(
    objective,
    config=search_space,
    num_samples=10,
    resources_per_trial={"cpu": 2, "gpu": 0.5}
)

這意味著 Tune 可以在您的機器上安排和執行最多 4 個平行試驗，因為這會最大化 GPU 的利用率（同時您還會有 4 個空閒的 CPU 可以用於其他任務）。如果您需要，您還可以指定試驗使用的「記憶體」量。

回撥函式和指標

如果您花了一些時間調查本章中到目前為止啟動的 Tune 執行的輸出，您會發現每個試驗都附帶了很多資訊，例如試驗 ID、執行日期等。有趣的是，Tune 不僅允許您自定義要報告的指標，您還可以掛接到 tune.run 中。讓我們計算一個快速的、具有代表性的例子，展示如何實作這兩個功能。

自定義回撥函式

如果您想在每個試驗傳回結果時記錄特定的訊息，您可以實作 on_trial_result 方法，該方法是 ray.tune 包中的 Callback 物件的一部分。以下是如何為一個報告分數的目標函式實作這個方法：

from ray import tune
from ray.tune import Callback
from ray.tune.logger import pretty_print

class PrintResultCallback(Callback):
    def on_trial_result(self, iteration, trials, trial, result, **info):
        print(f"試驗 {trial} 在迭代 {iteration} 中，"
              f"獲得結果：{result['score']}")

def objective(config):
    for step in range(30):
        score = config["weight"] * (step ** 0.5) + config["bias"]
        tune.report(score=score, step=step, more_metrics={})

注意，除了分數外，我們還報告了步驟（step）和其他指標（more_metrics）。您可以在 tune.report 中暴露任何其他您想跟蹤的指標，Tune 會將其新增到試驗指標中。以下是如何執行具有自定義回撥函式的 Tune 實驗：

search_space = {"weight": tune.uniform(0, 1), "bias": tune.uniform(0, 1)}

analysis = tune.run(
    objective,
    config=search_space,
    mode="min",
    metric="score",
    callbacks=[PrintResultCallback()]
)

這樣，您就可以使用 Ray Tune 進行超引數最佳化，並自定義回撥函式和指標來滿足您的需求。

超引數最佳化的進階技巧

在進行超引數最佳化的過程中，瞭解如何有效地使用 Ray Tune 是非常重要的。Ray Tune 提供了強大的功能來最佳化超引數，包括自定義的回撥函式、檢查點機制等。

自定義回撥函式

Ray Tune 允許使用者定義自定義的回撥函式，例如 on_trial_result，來處理每次試驗的結果。這個功能可以用來記錄試驗的進度、顯示中間結果等。以下是一個簡單的例子：

import ray
from ray import tune

# 定義自定義的回撥函式
def on_trial_result(trial_id, result):
    print(f"試驗 {trial_id} 的結果：{result}")

# 執行超引數最佳化
analysis = tune.run(
    objective,
    config=search_space,
    callbacks=[on_trial_result]
)

檢查點機制

Ray Tune 的檢查點機制可以用來儲存試驗的進度，方便之後恢復試驗。檢查點的儲存位置可以透過 logdir 引數指定。以下是一個簡單的例子：

import ray
from ray import tune

# 執行超引數最佳化
analysis = tune.run(
    objective,
    config=search_space,
    local_dir="~/ray_results"
)

# 恢復試驗
analysis = tune.run(
    objective,
    config=search_space,
    local_dir="~/ray_results",
    resume=True
)

停止試驗

Ray Tune 提供了多種方式來停止試驗，包括透過 stop 引數指定停止條件。以下是一個簡單的例子：

import ray
from ray import tune

# 停止試驗
tune.run(
    objective,
    config=search_space,
    stop={"training_iteration": 10}
)

使用Ray Tune進行超引數最佳化

Ray Tune是一個強大的超引數最佳化工具，允許您輕鬆地最佳化任何目標函式的超引數。在本文中，我們將探討Ray Tune的高階功能，包括自定義停止條件、複雜搜尋空間和機器學習應用。

自定義停止條件

Ray Tune允許您自定義停止條件，以控制最佳化過程的終止。您可以透過提供一個停止函式來實作這一點。例如：

def stopper(trial_id, result):
    return result["score"] < 2

tune.run(objective, config=search_space, stop=stopper)

這個停止函式將在最佳化過程中呼叫，當得分小於2時，最佳化過程將終止。

複雜搜尋空間

Ray Tune還允許您定義複雜的搜尋空間，以處理超引數之間的依賴關係。您可以使用tune.sample_from來實作這一點。例如：

search_space = {
    "weight": tune.sample_from(lambda context: np.random.uniform(low=0.0, high=1.0)),
    "bias": tune.sample_from(lambda context: context["weight"] * np.random.normal())
}

tune.run(objective, config=search_space)

在這個例子中，weight超引數使用NumPy的uniform分佈進行取樣，而bias超引數則是weight的倍數，乘以一個標準正態變數。

機器學習應用

Ray Tune可以與任何機器學習框架一起使用，以最佳化模型的超引數。以下是兩個例子：

1. 使用Ray Tune最佳化RLlib實驗的超引數

您可以使用Ray Tune來最佳化RLlib實驗的超引數。例如：

import ray
from ray import tune

# 定義RLlib實驗的超引數搜尋空間
search_space = {
    "learning_rate": tune.uniform(0.01, 0.1),
    "batch_size": tune.choice([32, 64, 128])
}

# 定義RLlib實驗的目標函式
def objective(config):
    # 執行RLlib實驗
    result = ray.tune.run("PPO", config=config)
    return result.metrics["episode_reward_mean"]

# 執行最佳化過程
tune.run(objective, config=search_space)

2. 使用Optuna透過Ray Tune最佳化Keras模型的超引數

您可以使用Optuna透過Ray Tune來最佳化Keras模型的超引數。例如：

import ray
from ray import tune
from ray.tune.integration.optuna import OptunaSearch

# 定義Keras模型的超引數搜尋空間
search_space = {
    "learning_rate": tune.uniform(0.01, 0.1),
    "batch_size": tune.choice([32, 64, 128])
}

# 定義Keras模型的目標函式
def objective(config):
    # 執行Keras模型
    model = keras.models.Sequential([
        keras.layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(784,)),
        keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
    ])
    model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(config["learning_rate"]), loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
    result = model.fit(x_train, y_train, batch_size=config["batch_size"], epochs=10)
    return result.history["accuracy"][-1]

# 執行最佳化過程
optuna_search = OptunaSearch(search_space, metric="accuracy", mode="max")
tune.run(objective, config=search_space, search_alg=optuna_search)

這些例子展示了Ray Tune的強大功能和靈活性，允許您輕鬆地最佳化任何機器學習模型的超引數。

使用 RLlib 和 Tune 進行超引數最佳化

RLlib 和 Tune 是設計用來一起工作的，因此您可以輕鬆地為現有的 RLlib 程式碼設定超引數最佳化（HPO）實驗。事實上，RLlib 訓練器可以直接傳遞給 tune.run 的第一個引數，作為 Trainable。您可以選擇使用實際的訓練器類別，例如 DQNTrainer，或其字串表示，例如 "DQN"。作為 Tune 度量，您可以傳遞任何由 RLlib 追蹤的度量，例如 "episode_reward_mean"。而 tune.run 的 config 引數只是您的 RLlib 訓練器配置，但您可以使用 Tune 的搜尋空間 API 的全部力量來取樣超引數，例如學習率或訓練批次大小。

以下是一個完整的示例，展示瞭如何執行一個調整的 RLlib 實驗，使用 CartPole-v0 Gym 環境：

from ray import tune

analysis = tune.run(
    "DQN",
    metric="episode_reward_mean",
    mode="max",
    config={
        "env": "CartPole-v1",
        "lr": tune.uniform(1e-5, 1e-4),
        "train_batch_size": tune.choice([10000, 20000, 40000]),
    },
)

調整 Keras 模型

最後，讓我們看一個稍微複雜的示例。正如我們提到的，這本文不是主要關注機器學習，而是介紹 Ray 和其庫。因此，我們不能介紹機器學習的基礎，也不能花太多時間介紹機器學習框架的細節。因此，在本文中，我們假設您熟悉 Keras 和其 API，以及一些基本的監督學習知識。如果您沒有這些先決條件，您仍然可以跟隨並關注 Ray Tune 的特定部分。

從高層次來看，我們將採取以下步驟：

載入一個常見的資料集。
將其準備好進行機器學習任務。
定義一個 Tune 目標，使用準確率作為度量。
使用 Tune 的 Hyperopt 整合定義一個搜尋演算法，調整我們的 Keras 模型的超引數。

Tune 的工作流程保持不變：我們定義一個目標和搜尋空間，然後使用 tune.run 配置我們想要的內容。在高層次上，使用 Tune 和任何機器學習框架的過程如圖 5-2 所示。

讓我們先定義一個簡單的 load_data 函式，載入 Keras 附帶的著名 MNIST 資料集。MNIST 由 28 × 28 畫素的手寫數字影像組成。我們將畫素值歸一化為 0 到 1 之間，並使 10 個數字的標籤成為類別變數。以下是如何使用 Keras 的內建功能實作這一點（請確保在執行此程式碼之前使用 pip install tensorflow）：

from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

def load_data():
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    num_classes = 10
    x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
    y_train = to_categorical(y_train, num_classes)
    y_test = to_categorical(y_test, num_classes)
    return x_train, y_train, x_test, y_test

內容解密：

在這個例子中，我們使用 tune.run 來調整我們的 Keras 模型的超引數。tune.run 的第一個引數是模型的字串表示，第二個引數是度量，第三個引數是模式。config 引數是模型的配置，包括超引數和其他引數。在這個例子中，我們使用 tune.uniform 來取樣學習率，使用 tune.choice 來取樣批次大小。

圖表翻譯：

以下是使用 Mermaid 語法繪製的圖表，展示了 Tune 的工作流程：

  flowchart TD
    A[定義模型] --> B[定義搜尋空間]
    B --> C[使用 tune.run 執行搜尋]
    C --> D[取得最佳超引數]
    D --> E[使用最佳超引數訓練模型]

這個圖表展示了使用 Tune 的基本步驟，從定義模型和搜尋空間，到使用 tune.run 執行搜尋，最後取得最佳超引數並使用它們訓練模型。

使用Ray Tune進行超引數最佳化

Ray Tune是一個強大的超引數最佳化工具，提供了多種搜尋演算法和排程器，能夠與多個機器學習框架和最佳化庫進行整合。在本文中，我們將使用Ray Tune來最佳化一個簡單的Keras模型。

從技術架構視角來看，利用離線資料進行強化學習模型訓練，展現了其在提升效率、效能和降低成本方面的顯著優勢。分析 Q-Learning、DQN 和模仿學習等方法，我們發現，離線資料的應用極大拓展了強化學習的應用場景，尤其在資料獲取成本高昂或線上互動受限的領域，更顯其價值。然而，目前離線資料集的規模和品質，以及模型泛化能力仍是待突破的瓶頸。展望未來，隨著資料儲存和處理技術的進步，以及更先進的離線強化學習演算法的出現，預計離線資料將在強化學習領域扮演更關鍵的角色，推動其在更廣泛的產業應用中落地。玄貓認為，對於資源有限的團隊，優先探索根據高質量離線資料集的模型訓練，將是更具成本效益的策略。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。