optuna.study.create_study
- optuna.study.create_study(*, storage=None, sampler=None, pruner=None, study_name=None, direction=None, load_if_exists=False, directions=None)[源代码]
创建一个新的
Study
。示例
import optuna def objective(trial): x = trial.suggest_float("x", 0, 10) return x**2 study = optuna.create_study() study.optimize(objective, n_trials=3)
- 参数:
storage (str | storages.BaseStorage | None) –
数据库 URL。如果此参数设置为 None,则使用
InMemoryStorage
,且Study
将不会持久化。注意
当传入数据库 URL 时,Optuna 内部使用 SQLAlchemy 来处理数据库。更多详情请参考 SQLAlchemy 的文档。如果您想为 SQLAlchemy Engine 指定非默认选项,您可以实例化一个带有所需选项的
RDBStorage
并将其作为storage
参数传递,而不是使用 URL。sampler ('samplers.BaseSampler' | None) – 实现值建议背景算法的采样器对象。如果指定
None
,则在单目标优化期间使用TPESampler
,在多目标优化期间使用NSGAIISampler
。另请参阅samplers
。pruner (pruners.BasePruner | None) – 决定提前停止无望试行的剪枝器对象。如果指定
None
,则默认使用MedianPruner
。另请参阅pruners
。study_name (str | None) – Study 的名称。如果此参数设置为 None,则会自动生成一个唯一的名称。
direction (str | StudyDirection | None) –
优化方向。设置为
minimize
表示最小化,设置为maximize
表示最大化。您也可以传递相应的StudyDirection
对象。direction
和directions
不能同时指定。注意
如果 direction 和 directions 都没有指定,则 study 的方向默认设置为“minimize”。
load_if_exists (bool) – 控制处理 study 名称冲突的行为的标志。如果在
storage
中已经存在名为study_name
的 study,则如果load_if_exists
设置为False
,将引发DuplicatedStudyError
。否则,将跳过 study 的创建,并返回现有的 study。directions (Sequence[str | StudyDirection] | None) – 多目标优化期间的方向序列。
direction
和directions
不能同时指定。
- 返回值:
一个
Study
对象。- 返回类型:
另请参阅
另请参阅
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