Github项目推荐 | Dragonfly：可扩展贝叶斯优化库（Python）

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Github项目推荐 | Dragonfly：可扩展贝叶斯优化库（Python）

2019 年 3 月 22 日 AI研习社

An open source python library for scalable Bayesian optimisation.

Dragonfly是一个用于可扩展贝叶斯优化的开源python库。

项目地址：（点击本链接可直接访问）

https://github.com/dragonfly/dragonfly/

（致谢：感谢读者@朱小鹏提供的工具 GitHub Trending Hub，现在可以直接在微信打开Github链接啦）

贝叶斯优化是用来优化黑盒函数，其计算通常是非常昂贵的。除了普通的优化技术，Dragonfly还提供了一系列工具来将贝叶斯优化扩展到昂贵的大规模问题。这些特性/功能特别适合于高维优化（针对大量变量进行优化）、同步或异步设置中的并行计算（并行执行多个计算）、多保真度优化（使用廉价的近似来加速优化过程）和多目标优化（同时优化多个函数）。

Dragonfly与Python 2（>= 2.7）和Python 3（>= 3.5）兼容，并已在Linux，macOS和Windows平台上进行测试。

如想查看文档、安装和使用教程，请查看readthedocs页面。查看论文可获取更多详细内容。

安装

有关安装Dragonfly及其依赖项的详细说明，请点击此处查看。

快速安装：如果曾经使用过Dragonfly，你可以通过 pip 进行安装

$ sudo apt-get install python-dev python3-dev gfortran # On Ubuntu/Debian$ pip install numpy$ pip install dragonfly-opt -v

测试安装：你可以在python中导入Dragonfly以测试它是否已经正确安装。如果已经通过源代码进行安装，请确保已将其移动到其他目录以避免命名冲突。

$ python>>> from dragonfly import minimise_function>>> # The first argument below is the function, the second is the domain, and the third is the budget.>>> min_val, min_pt, history = minimise_function(lambda x: x ** 4 - x**2 + 0.1 * x, [[-10, 10]], 10);  ...>>> min_val, min_pt(-0.32122746026750953, array([-0.7129672]))

由于算法的随机性，上述 min_val、min_pt 的值可能会有所不同。如果你运行它的时间更长（例如：min_val, min_pt, history = minimise_function(lambda x: x ** 4 - x**2 + 0.1 * x, [[-10, 10]], 100) ），你应该能得到更一致的最小值。

如果安装失败或有警告消息，请点击此处查看详细说明。

快速开始

Dragonfly可以通过调用 dragonfly-script.py 直接在命令行中使用，或者通过主库中的 maximise_function 函数以python代码导入。为了帮助你快速入门，我们在示例目录中提供了一些示例。有关示例和用例，请查看我们的readthedocs入门页面（命令行，Python）。

命令行：以下是在命令行中的示例用法

$ cd examples$ dragonfly-script.py --config synthetic/branin/config.json --options options_files/options_example.txt

Python模式：Dragonfly的主要API在 dragonfly/apis 中定义。有关它们的定义和参数，请查看 dragonfly/apis/opt.py 和 dragonfly/apis/moo.py 。你可以通过python代码导入主API，如下：

from dragonfly import minimise_function, maximise_functionfunc = lambda x: x ** 4 - x**2 + 0.1 * xdomain = [[-10, 10]]max_capital = 100min_val, min_pt, history = minimise_function(func, domain, max_capital)print(min_val, min_pt)max_val, max_pt, history = maximise_function(lambda x: -func(x), domain, max_capital)print(max_val, max_pt)

上述代码中，func是要最大化的函数，domain是要优化func的域，max_capital是可用于优化的资本。有关更多详细示例，请查看 examples/synthetic/branin/in_code_demo.py 和 examples/supernova/in_code_demo.py 。

有关用例的综合列表，包括多目标优化，多保真优化，神经架构搜索和其他优化方法（除了贝叶斯优化），请查看我们的readthe文档页面（命令行，Python）。

贡献者

Kirthevasan Kandasamy: github, webpage

Karun Raju Vysyaraju: github, linkedin

Willie Neiswanger: github, webpage

Biswajit Paria: github, webpage

Chris Collins: github, webpage

引用

如果在你的研究中使用了本项目的代码，请引用这份手稿：

@article{kandasamy2019tuning,    title={Tuning Hyperparameters without Grad Students: Scalable and Robust BayesianOptimisation with Dragonfly},    author={Kandasamy, Kirthevasan and Vysyaraju, Karun Raju and Neiswanger,    Willie and Paria, Biswajit and Collins, Christopher R. and Schneider, Jeff and    Poczos, Barnabas and Xing, Eric P},    journal={arXiv preprint arXiv:1903.06694},    year={2019}  }