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在Torch中进行超参数搜索通常可以使用GridSearch或者RandomSearch方法。以下是一个简单的示例代码，使用GridSearch方法来搜索超参数的最佳组合

lewis 2年前 (2023-10-06) 阅读数 4 #技术

在Torch中进行超参数搜索通常可以使用GridSearch或者RandomSearch方法。以下是一个简单的示例代码，使用GridSearch方法来搜索超参数的最佳组合：

fromtorchimportnn
fromtorch.optimimportAdam
fromsklearn.model_selectionimportParameterGrid

#定义模型
classSimpleModel(nn.Module):
def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):
super(SimpleModel,self).__init__()
self.fc1=nn.Linear(input_size,hidden_size)
self.relu=nn.ReLU()
self.fc2=nn.Linear(hidden_size,output_size)

defforward(self,x):
x=self.fc1(x)
x=self.relu(x)
x=self.fc2(x)
returnx

#定义超参数网格
param_grid={
'input_size':[10,20],
'hidden_size':[100,200],
'output_size':[2,3],
'learning_rate':[0.001,0.01]
}

#使用GridSearch搜索最佳超参数组合
best_score=0
best_params=None
forparamsinParameterGrid(param_grid):
model=SimpleModel(params['input_size'],params['hidden_size'],params['output_size'])
optimizer=Adam(model.parameters(),lr=params['learning_rate'])

#训练模型并评估性能
#这里省略训练过程

score=0.8#假设评估得分为0.8

ifscore>best_score:
best_score=score
best_params=params

print("Bestscore:",best_score)
print("Bestparams:",best_params)

在这个示例中，我们定义了一个简单的神经网络模型SimpleModel，然后定义了超参数的网格param_grid。接下来，我们使用ParameterGrid(param_grid)来生成所有可能的超参数组合，并在循环中实例化模型并进行训练和评估。最后，我们根据评估得分选择最佳的超参数组合。您可以根据实际情况修改超参数网格和评估得分的计算方法。

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