【发布时间】:2019-12-03 23:33:58
【问题描述】:
我试图在从 Hyperopt 包调用“fmin”时设置超时,但没有成功。
我想在达到 max_evals 或时间过去时停止整个过程(从第一次迭代开始,而不是每次试验)> 超时。
有人遇到过同样的问题并找到了解决办法吗?
非常感谢!
【问题讨论】:
标签: python hyperparameters hyperopt
我试图在从 Hyperopt 包调用“fmin”时设置超时,但没有成功。
我想在达到 max_evals 或时间过去时停止整个过程(从第一次迭代开始,而不是每次试验)> 超时。
有人遇到过同样的问题并找到了解决办法吗?
非常感谢!
【问题讨论】:
标签: python hyperparameters hyperopt
假设每次评估都不会太长,那么您可以在循环中运行 hyperopt,一次进行一次评估。每次开始评估时,通过 fmin() 之前的试验。有关文档,请参阅 issue 267。
我做了类似的事情,但我注意到一个问题是我没有得到我期望的结果。它似乎在进行随机搜索,因为迭代和损失函数之间没有相关性。换句话说,它似乎并没有变得更聪明。也许这就是我。
【讨论】: