Просмотр пробных версий Hyperopt

  • 5 мин

При использовании Hyperopt для проверки нескольких сочетаний гиперпараметров можно просмотреть сведения о каждой пробной версии. Эти сведения можно просмотреть двумя способами:

  • Просмотрите запуск MLflow для каждой пробной версии.
  • Используйте класс Trials для записи сведений о выполнении.

Просмотр запуска MLflow для каждой пробной версии

В Azure Databricks вызовы функции Fmin Hyperopt автоматически создают выполнение эксперимента MLflow, которое можно просмотреть на портале Azure Databricks, предоставляя простой способ просмотра полного набора гиперпараметров и метрик для каждой пробной версии, как показано ниже.

Снимок экрана: запуск MLflow для пробной версии Hyperopt.

Использование класса Trials

Hyperopt включает класс Пробных версий, который регистрирует сведения о каждой пробной версии, выполняемой во время вызова функции fmin . В следующем примере кода показано, как использовать класс Trials .

from hyperopt import Trials

# Create a Trials object to track each run
trial_runs = Trials()

argmin = fmin(
  fn=objective,
  space=search_space,
  algo=algo,
  max_evals=100,
  trials=trial_runs)

print("Best param values: ", argmin)

# Get details from each trial run
print ("trials:")
for trial in trial_runs.trials:
    print ("\n", trial)

Полные выходные данные подробных данных для коллекции пробных версий похожи на этот пример:

{'state': 2, 'tid': 0, 'spec': None, 'result': {'loss': -0.8571428571428571, 'status': 'ok'}, 'misc': {'tid': 0, 'cmd': ('domain_attachment', 'FMinIter_Domain'), 'workdir': None, 'idxs': {'Iterations': [0], 'Regularization': [0]}, 'vals': {'Iterations': [1], 'Regularization': [0.4965634473237057]}}, 'exp_key': None, 'owner': None, 'version': 0, 'book_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 45, 24, 993000), 'refresh_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 46, 30, 374000)}

 {'state': 2, 'tid': 1, 'spec': None, 'result': {'loss': -0.8857142857142857, 'status': 'ok'}, 'misc': {'tid': 1, 'cmd': ('domain_attachment', 'FMinIter_Domain'), 'workdir': None, 'idxs': {'Iterations': [1], 'Regularization': [1]}, 'vals': {'Iterations': [9], 'Regularization': [0.8446551490616772]}}, 'exp_key': None, 'owner': None, 'version': 0, 'book_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 46, 30, 379000), 'refresh_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 47, 34, 155000)}

 {'state': 2, 'tid': 2, 'spec': None, 'result': {'loss': -0.9523809523809523, 'status': 'ok'}, 'misc': {'tid': 2, 'cmd': ('domain_attachment', 'FMinIter_Domain'), 'workdir': None, 'idxs': {'Iterations': [2], 'Regularization': [2]}, 'vals': {'Iterations': [9], 'Regularization': [0.3931915704555482]}}, 'exp_key': None, 'owner': None, 'version': 0, 'book_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 47, 34, 160000), 'refresh_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 48, 45, 986000)}

 ...

Совет

Дополнительные сведения о сведениях, записанных классом Trials , см. в документации по Hyperopt.