metaopt是一个库，它使用有限的时间和多个处理器优化黑盒函数。metaopt的主要工作是机器学习和启发式优化的参数整定。
metaopt的Python项目详细描述
metaopt是一个库，它使用 使用多个处理器的时间量。metaopt的主要焦点 是机器学习和启发式优化的参数调整。
metaopt由奥尔登堡大学的{a1}开发。 作者是：伦克·格伦瓦尔德、本特·吕尔斯、詹德里克·波罗切克、贾斯汀·海因曼、奥利弗·克莱默。
有关用户指南，请参见the documentation。 下面介绍了存储库的基本操作。
状态
| PyPIn |
| GitHub |
| master | |||
| develop |
下载
metaopt可以通过archives of past releases获得， 但您也可以通过克隆存储库来获得源代码。
要获取metaopt存储库的工作副本：
$ git clone https://github.com/cigroup-ol/metaopt.git
安装
metaopt是available on PyPI，但您也可以从源代码安装它。
使用pip从pypi安装metaopt：
$ sudo pip install metaopt
要从工作副本安装metaopt，请执行以下操作：
$ cd metaopt
$ sudo python setup.py install
要验证metaopt是否正确安装：
$ python metaopt --version
metaopt 0.1.0.0
测试
metaopt有automated online tests，但也可以在本地运行它们。
从工作副本运行metaopt的测试套件：
$ cd metaopt
$ sudo pip install -r requirements_test.txt
$ make tests-all
覆盖范围
metaopt有automated online test coverage reports，但也可以在本地创建它们。
从工作副本创建metaopt的覆盖率报告：
$ cd metaopt
$ sudo pip install -r requirements_coverage.txt
$ make coverage
示例
metaopt附带examples, which you can view in the docs，但您也可以在本地运行它们。
要安装metaopt的示例依赖项并从工作副本运行示例：
$ cd metaopt $ sudo pip install -r requirements_examples.txt $ PYTHONPATH=. python examples/svm_saes_global_timeout.py
文档
metaopt有automatically generated online documentation，但是您可以构建 你自己一份本地的。
从工作副本生成metaopt的html文档：
$ cd metaopt
$ sudo pip install -r requirements_docs.txt
$ make docs
0.1.0–初始版本
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