异步[黑盒]优化
orion.core的Python项目详细描述
orion是一个用于黑盒函数优化的异步框架。
其目的是作为机器学习模型的元优化器 和培训，以及灵活的实验 大规模异步优化程序平台。
核心设计价值是对研究人员工作流程的最小干扰。 它允许快速高效的调整，提供最小的简单非侵入性 （甚至没有必要！）用户脚本的helperclient接口。
所以如果./run.py --mini-batch=50看起来像您正常执行的那样， 现在，您必须这样做：
orion -n experiment_name ./run.py --mini-batch~'randint(32, 256)'
查看user’s guide-101了解最简单的演示！
功能
您想要的简单和复杂
- 简单自然，但也显式详细的搜索域定义
- 用于报告的最小和非侵入性客户端接口 目标函数值
- 数据库日志记录（当前由MongoDB提供支持）
- 显式实验终止条件
- 算法算法算法： Skopt的贝叶斯优化器就在手边，无需编写。 默认为随机搜索。 仅一行代码。
- 更多算法： 实现和分发算法尽可能简单！ 检查developer’s guide-101。期待算法插件迅速弹出！
- 想出一个主意？ 你的直觉还在发挥作用： 现在通过命令行界面帮助您的optima hunter。
- 还有更多的人已经或即将到来！
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路线图
您可以在这里找到我们的路线图：https://github.com/Epistimio/orion/blob/master/ROADMAP.md
许可证
该项目是根据bsd许可证授权的。
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