超参数优化是深度学习模型开发过程中的一个核心技术难点。合适的超参数组合能够显著提升模型性能，但优化过程往往需要消耗大量计算资源和时间。本文介绍 TorchOptimizer，这是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专门用于优化 PyTorch Lightning 模型的超参数配置。
TorchOptimizer 是一个集成了 PyTorch Lightning 框架和 scikit-optimize 贝叶斯优化功能的 Python 库。该框架通过高斯过程对目标函数进行建模，实现了高效的超参数搜索空间探索，并利用并行计算加速优化过程。主要功能如下：
贝叶斯优化机制：摒弃传统的网格搜索和随机搜索方法，采用高斯过程构建目标函数的概率模型，实现智能化的超参数组合选择。
并行计算架构：实现多 CPU 核心并行评估不同超参数配置，显著提升优化效率。
Lightning 生态集成：专为 PyTorch Lightning 设计，完整支持 callbacks 机制和日志系统，实现无缝对接。
可配置搜索空间：基于 scikit-optimize 的维度规范，支持构建具有约束条件的复杂超参数搜索空间。
实现示例
以下代码展示了 TorchOptimizer 的基本使用方法：
importtorch
frompytorch_lightningimportLightningModule
fromtorch_optimizerimportTorchOptimizer
fromskopt.spaceimportReal, Integer
## 定义PyTorch Lightning模型结构
classMyModel(LightningModule):
def__init__(self, lr, hidden_size):
super().__init__()
self.lr=lr
self.hidden_size=hidden_size
self.layer=torch.nn.Linear(hidden_size, 1)
defforward(self, x):
returnself.layer(x)
deftraining_step(self, batch, batch_idx):
x, y=batch
y_hat=self(x)
loss=torch.nn.functional.mse_loss(y_hat, y)
returnloss
## 定义超参数搜索空间
space= [
Real(1e-4, 1e-2, name="lr"),
Integer(32, 256, name="hidden_size")
]
## 配置优化器参数
optimizer=TorchOptimizer(
model=MyModel,
trainer_args={"max_epochs": 100, "accelerator": "gpu"},
train_loader=train_loader,
val_loader=val_loader,
monitor="val_loss",
maximise=False,
space=space,
constraint=lambdaparams: params["hidden_size"] %32==0,
n_calls=50,
n_initial_points=10
)
## 执行优化过程
best_params=optimizer()
print("Best Parameters:", best_params)技术原理：高斯过程
TorchOptimizer 采用高斯过程（Gaussian Processes，GPs）实现贝叶斯优化。该方法具有以下技术优势：
- 预测的不确定性量化使优化器能够在探索（exploration）和利用（exploitation）之间实现平衡
- 支持根据新的评估结果动态更新目标函数的概率分布
- 适用于评估成本较高的场景，如神经网络训练，可在较少的评估次数下获得良好效果
高级特性
1、约束条件配置
框架支持自定义约束条件，用于限定有效的超参数组合：
defconstraint(params):
returnparams["hidden_size"] %32==0andparams["lr"] <=0.012、日志与检查点机制
TorchOptimizer 集成了 PyTorch Lightning 的日志记录和检查点功能：
trainer_args= {
"logger": TensorBoardLogger(save_dir="logs"),
"callbacks": [ModelCheckpoint(monitor="val_loss")]
}总结
TorchOptimizer 通过集成贝叶斯优化和并行计算技术，为 PyTorch Lightning 模型提供了高效的超参数优化解决方案。其与 PyTorch Lightning 生态系统的深度集成和灵活的配置体系，使其成为深度学习工程中的实用工具。
本框架适用于各种规模的深度学习项目，相比传统的网格搜索和随机搜索方法，能够更高效地确定最优超参数配置。
代码：
https://avoid.overfit.cn/post/f90c2a7c04994ae8ab73bd5ca98b46ff
