优化基准工具包
benchopt的Python项目详细描述
BenchOpt是一个简化包，使其更加透明和 优化算法的比较更具可重复性。在
BenchOpt是用Python编写的，但是它可以与 many programming languages。 到目前为止，它已经用Python进行了测试， R，Julia 用C/C++编写的二进制文件通过终端提供 命令。如果可以通过 conda应该可以用了！在
BenchOpt通过命令行使用，如前所述 在the API Documentation中。 最终运行和复制优化基准应该 使和做一样简单：
$ git clone https://github.com/benchopt/benchmark_logreg_l2 $ benchopt run ./benchmark_logreg_l2
运行这个命令会给你一个关于l2正则化的基准图 逻辑回归：
要了解目前可用的基准，请看 对于benchmark_* repositories on GitHub， 例如 l1-regularized logistic regression。在
学习如何write a benchmark on our documentation。在
安装
此软件包可通过pip安装，使用：
^{pr2}$这将安装命令行工具来运行基准测试。那么，存在 基准测试可以从git中检索或在本地创建。例如 套索基准可通过以下方式检索：
$ git clone https://github.com/benchopt/benchmark_lasso
命令行用法
要对所有数据集和所有解算器运行Lasso基准测试，请运行：
$ benchopt run ./benchmark_lasso
使用
$ benchopt run -h
有关不同选项的详细信息，或阅读 API Documentation。在
可用优化问题列表
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