ray.tune.search.ConcurrencyLimiter#

class ray.tune.search.ConcurrencyLimiter(searcher: Searcher, max_concurrent: int, batch: bool = False)[源代码]#

基类：Searcher

用于限制并发试验数量的包装算法。

某些搜索器有自己限制并发试验数量的内部逻辑。如果这样的搜索器被传递给 ConcurrencyLimiter，ConcurrencyLimiter 的 max_concurrent 将覆盖搜索器的 max_concurrent 值。然后，ConcurrencyLimiter 将让搜索器的内部逻辑接管。

参数:

searcher – ConcurrencyLimiter 将管理的 Searcher 对象。
max_concurrent – 底层搜索器的最大并发样本数。
batch – 是否在更新底层搜索器之前等待所有并发样本完成。

示例：

from ray.tune.search import ConcurrencyLimiter
search_alg = HyperOptSearch(metric="accuracy")
search_alg = ConcurrencyLimiter(search_alg, max_concurrent=2)
tuner = tune.Tuner(
    trainable,
    tune_config=tune.TuneConfig(
        search_alg=search_alg
    ),
)
tuner.fit()

方法

`add_evaluated_trials`	传递已单独评估的试验结果。
`restore_from_dir`	从给定的 checkpoint_dir 恢复搜索器的状态。
`save_to_dir`	自动将给定的搜索器保存到 checkpoint_dir。

属性

`CKPT_FILE_TMPL`
`FINISHED`
`metric`	训练结果目标值属性。
`mode`	指定是否最小化或最大化指标。