手动随机参数搜索

manual_random_param_search_example.py 脚本展示了通过自动化多次执行实验来进行随机参数搜索的过程，每次使用一组不同的随机超参数。

此示例通过执行以下操作完成自动随机参数搜索：

1. 创建一个名为Keras HP optimization base的模板任务。要创建它，请运行base_template_keras_simple.py脚本。此实验必须首先执行，因此它将存储在服务器中，然后可以被另一个任务访问、克隆和修改。
2. 创建一个参数字典，通过调用Task.connect()连接到任务，以便参数被ClearML记录。
3. 添加随机搜索的超参数和定义搜索的参数（例如，实验名称和运行实验的次数）。
4. 创建一个引用模板实验的Task对象，Keras HP optimization base。参见Task.get_task。
5. 对于每组参数：
   1. 克隆任务对象。参见 Task.clone。
   2. 获取新克隆任务的参数。参见 Task.get_parameters。
   3. 将新克隆任务的参数设置为参数字典中的搜索值（步骤1）。参见 Task.set_parameters。
   4. 将新克隆的任务加入队列以执行。参见 Task.enqueue。

当示例脚本运行时，它会在examples项目中创建一个名为Random Hyper-Parameter Search Example的实验。这将启动参数搜索，并创建实验：

• Keras HP optimization base 0
• Keras HP optimization base 1
• Keras HP optimization base 2.

当这些实验完成后，它们的结果可以进行比较。