Goptuna: Golang贝叶斯优化框架使用指南

Goptuna是一个用Go语言实现的贝叶斯优化框架，用于优化黑盒函数。它基于Python的Optuna库设计，提供了类似的API和功能。以下是Goptuna的详细介绍和使用示例。

安装

go get github.com/c-bata/goptuna

基本概念

Goptuna的核心概念包括：

• Study：一个优化过程，包含多个试验
• Trial：单次评估过程
• Objective：需要优化的目标函数

简单示例

package main

import (
	"fmt"
	"math"

	"github.com/c-bata/goptuna"
	"github.com/c-bata/goptuna/tpe"
)

// 定义目标函数
func objective(trial goptuna.Trial) (float64, error) {
	x, _ := trial.SuggestFloat("x", -10, 10)
	y, _ := trial.SuggestFloat("y", -10, 10)
	return math.Pow(x-2, 2) + math.Pow(y+5, 2), nil
}

func main() {
	// 创建study
	study, _ := goptuna.CreateStudy(
		"example",
		goptuna.StudyOptionSampler(tpe.NewSampler()),
		goptuna.StudyOptionDirection(goptuna.StudyDirectionMinimize),
	)

	// 运行优化
	study.Optimize(objective, 100)

	// 获取最佳结果
	v, _ := study.GetBestValue()
	params, _ := study.GetBestParams()
	fmt.Printf("Best value: %f\n", v)
	fmt.Printf("Best parameters: %v\n", params)
}

高级功能

1. 多种参数类型

func advancedObjective(trial goptuna.Trial) (float64, error) {
	// 浮点数参数
	x, _ := trial.SuggestFloat("x", -5, 5)
	
	// 整数参数
	y, _ := trial.SuggestInt("y", 0, 10)
	
	// 分类参数
	z, _ := trial.SuggestCategorical("z", []string{"a", "b", "c"})
	
	// 根据参数计算目标值
	value := math.Pow(x, 2) + float64(y)
	if z == "a" {
		value += 1.0
	} else if z == "b" {
		value += 2.0
	}
	return value, nil
}

2. 并行优化

func parallelOptimization() {
	study, _ := goptuna.CreateStudy(
		"parallel-example",
		goptuna.StudyOptionSampler(tpe.NewSampler()),
		goptuna.StudyOptionDirection(goptuna.StudyDirectionMinimize),
		goptuna.StudyOptionStorage(goptuna.NewInMemoryStorage()),
	)

	var wg sync.WaitGroup
	for i := 0; i < 5; i++ {
		wg.Add(1)
		go func() {
			defer wg.Done()
			study.Optimize(objective, 20)
		}()
	}
	wg.Wait()

	v, _ := study.GetBestValue()
	fmt.Printf("Best value after parallel optimization: %f\n", v)
}

3. 使用不同的采样器

func differentSamplers() {
	// 使用TPE (Tree-structured Parzen Estimator) 采样器
	tpeStudy, _ := goptuna.CreateStudy(
		"tpe-study",
		goptuna.StudyOptionSampler(tpe.NewSampler()),
		goptuna.StudyOptionDirection(goptuna.StudyDirectionMinimize),
	)
	tpeStudy.Optimize(objective, 50)

	// 使用随机采样器
	randomStudy, _ := goptuna.CreateStudy(
		"random-study",
		goptuna.StudyOptionSampler(goptuna.NewRandomSampler()),
		goptuna.StudyOptionDirection(goptuna.StudyDirectionMinimize),
	)
	randomStudy.Optimize(objective, 50)
}

4. 保存和恢复研究

func storageExample() {
	// 使用SQLite存储
	db, _ := gorm.Open(sqlite.Open("goptuna.db"), &gorm.Config{})
	storage := rdbsql.NewStorage(db)
	
	// 创建或加载study
	study, _ := goptuna.LoadStudy(
		"storage-example",
		goptuna.StudyOptionStorage(storage),
		goptuna.StudyOptionDirection(goptuna.StudyDirectionMinimize),
	)
	
	study.Optimize(objective, 100)
	
	// 之后可以重新加载这个study继续优化
}

实际应用示例：优化机器学习模型

func optimizeModel() {
	// 模拟一个机器学习模型训练和评估过程
	objective := func(trial goptuna.Trial) (float64, error) {
		// 定义超参数搜索空间
		lr, _ := trial.SuggestFloat("learning_rate", 1e-5, 1e-1)
		bs, _ := trial.SuggestInt("batch_size", 16, 128)
		layers, _ := trial.SuggestInt("num_layers", 1, 5)
		
		// 这里应该是实际的模型训练和验证过程
		// 为了示例，我们使用一个模拟的损失值
		loss := math.Abs(lr-0.001)*10 + float64(bs)/100 + float64(layers)*0.2
		
		return loss, nil
	}

	study, _ := goptuna.CreateStudy(
		"model-optimization",
		goptuna.StudyOptionSampler(tpe.NewSampler()),
		goptuna.StudyOptionDirection(goptuna.StudyDirectionMinimize),
	)

	study.Optimize(objective, 100)

	bestParams, _ := study.GetBestParams()
	fmt.Println("Best hyperparameters:", bestParams)
}

可视化

虽然Goptuna本身不提供可视化功能，但你可以将结果导出并使用其他工具可视化：

func exportResults(study *goptuna.Study) {
	trials, _ := study.GetTrials()
	for _, trial := range trials {
		fmt.Printf("Trial %d: Value=%f Params=%v\n", 
			trial.Number, trial.Value, trial.Params)
	}
}

总结

Goptuna是一个功能强大的贝叶斯优化框架，适用于：

• 机器学习超参数优化
• 工程参数调优
• 任何需要优化黑盒函数的场景

它的主要优点包括：

1. 纯Go实现，易于集成到Go项目中
2. 支持多种参数类型
3. 提供TPE和随机采样器
4. 支持并行优化
5. 可以持久化研究状态

通过合理设置采样器和优化方向，Goptuna可以帮助你高效地找到复杂问题的最优解。