代码示例来说明问题： <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>from ray import tune def objective(step, alpha, beta

我正在使用Tune <a href="https://docs.ray.io/en/latest/_modules/ray/tune/trainable.html" rel="nofollow noreferrer">class-based Traina

所以我刚刚进行了<code>tune</code>实验，并得到了以下输出： <pre><code>+--------------------+------------+-------+-

我写了一个简单的pytorch脚本来训练MNIST，它运行良好。我重新实现了与Trainable类一起使用的脚本： <pr

我想为搜索算法定义一个外部定义。 就像有可能做的一样： <pre><code>search_algo = BayesOptSearch(...) t

我使用此（<a href="https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html" rel="nofollow noreferrer">link</a>）pytorc

我正在努力使我的代码可重现。我已经添加了 np.random.seed(...) 和 random.seed(...)，目前我没有使用 pytorch 或

我编写了以下代码，现在我想使用 Ray Tune 优化超参数，但我不知道该怎么做。 我想使用基于人口的训练

我已经开始使用 ray.tune 的 PB2 进行多次试验。他们使用 8 个演员，每 20 步扰动一次。演员 0-6 没有任何

我使用 keras 编写了一个程序，用于检测真假文本（我使用了 5000 个训练数据和 10,000 个测试数据），我

我使用 Raytune 和 HuggingFace 进行超参数调整，以下是我的代码片段： <pre><code>from ray.tune.schedulers import P

我简短地描述了我的用例：假设我想在 AWS 上启动一个有 10 个工作人员的集群： 过去我总是使用 <code>ini

当<code>tune.run()</code>跑完后，是否可以抓取训练时经常打印出来的DataFrame或者表的表？ 这是一个包

在 Huggingface 站点文档上，它说“将写入模型预测和检查点的输出目录”。我不太明白这是什么意思。我

我刚刚运行了我的第一个 Ray Tune。我得到了不错的终端输出，但现在我想知道：哪种配置给了我最好的

我或多或少遵循 <a href="http://4/1AY0e-g4pMh6JPfkexh5nvWf9lvug3sHK98_jxAnwhsYlrB3F20Jkp350PKY" rel="nofollow noreferrer">this exam

使用来自 tune 文档本身的非常简单的示例： <pre><code>from ray import tune import numpy as np class MyTrainable(tune.T

我刚开始使用 Ray Tune。 我定义了我的射线配置如下： <pre><code>ray_config = { &#34;estimator/dropout_rate&

我正在尝试在 SGE 集群上运行 ray.tune 以优化 pytorch 中模型的超参数。代码在我的笔记本电脑上运行良好