Ubuntu PyTorch如何进行超参数调优

在Ubuntu上进行PyTorch超参数调优可参考以下方法：

一、常用调优方法

1. 手动调整
   直接修改代码中的超参数（如学习率、批处理大小等），适用于初步调优或简单模型。
2. 网格搜索（Grid Search）
   通过itertools.product穷举所有超参数组合，适合小范围参数空间。
3. 随机搜索（Random Search）
   随机采样超参数组合，效率高于网格搜索，适合较大参数空间。
4. 超参数优化算法
   • 贝叶斯优化：如Optuna、TorchOptimizer，通过高斯过程智能搜索，减少评估次数。
   • Hyperband：基于资源效率的优化算法，适合快速筛选最优参数。

二、推荐工具与库

• Optuna
  支持自定义搜索空间、剪枝机制（提前终止低效试验），可与PyTorch无缝集成。
  示例代码：

  import optuna
  def objective(trial):
      lr = trial.suggest_float('lr', 1e-5, 1e-1, log=True)
      hidden_size = trial.suggest_int('hidden_size', 32, 256)
      # 定义模型、训练并返回验证指标
      return validation_accuracy
  study = optuna.create_study(direction='maximize')
  study.optimize(objective, n_trials=100)
  print(study.best_params)
  

• TorchOptimizer
  基于贝叶斯优化，集成PyTorch Lightning，支持并行计算和约束条件。

三、注意事项

• 硬件适配：根据GPU显存调整批处理大小，可使用混合精度训练（torch.cuda.amp）节省显存。
• 性能监控：通过nvidia-smi监控GPU使用率，结合torch.profiler分析训练瓶颈。
• 环境配置：使用Anaconda管理虚拟环境，确保CUDA与PyTorch版本匹配。

四、进阶技巧

• 分布式训练：利用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel加速多卡训练。
• 学习率调度：结合torch.optim.lr_scheduler动态调整学习率，如余弦退火、指数衰减等。

参考资料：