【源码】基于Python框架的自动超参数优化服务

项目简介

本项目是基于Python框架构建的自动超参数优化服务。借助贝叶斯优化、差分进化算法等多种优化算法，能自动找出机器学习模型的最优超参数配置。服务通过Web API接口与客户端交互，支持多主机分布式训练，适用于对超参数搜索效率有要求的场景。

项目的主要特性和功能

1. 多算法支持：包含贝叶斯优化、近端邻近强化学习优化、差分进化算法优化、粒子群优化算法优化、禁忌搜索算法优化。
2. Web API接口：具备初始化优化器接口、请求下一次采样的参数接口、上传所请求参数对应的评价结果接口。
3. 自动化超参数优化：用户指定优化目标、搜索空间和初始参数后，服务自动完成超参数优化并返回结果。
4. 在线学习：服务在优化过程中持续学习改进，提升优化效率与准确性。
5. 可扩展性：采用模块化设计，便于扩展新的优化算法或功能。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载本项目的源码文件。
2. 安装依赖：确保有Python环境，安装numpy、scipy、requests等项目所需依赖库。
3. 运行服务：运行服务主程序，如python agentServer.py启动Web服务。
4. 发起请求：客户端通过Web API接口向服务发送初始化请求、获取新参数请求和提交奖励请求。
5. 接收响应：服务根据客户端请求返回优化结果、新参数或奖励更新等响应。
6. 持续优化：服务运行时，客户端可持续发送请求进行在线超参数优化。

需注意，用户应具备Python编程环境和相关Web开发知识。项目各文件有详细代码注释和功能解释，可按需阅读使用。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】