optuna.study.load_study

optuna.study.load_study(*, study_name, storage, sampler=None, pruner=None)[源码]

加载具有指定名称的现有 Study。

示例

import optuna


def objective(trial):
    x = trial.suggest_float("x", 0, 10)
    return x**2


study = optuna.create_study(storage="sqlite:///example.db", study_name="my_study")
study.optimize(objective, n_trials=3)

loaded_study = optuna.load_study(study_name="my_study", storage="sqlite:///example.db")
assert len(loaded_study.trials) == len(study.trials)

参数:

study_name (str | None) – Study 的名称。每个 Study 都有一个唯一的名称作为标识符。如果为 None，则检查存储中是否只有一个 Study，如果是，则加载该 Study。study_name 在存储中有多个 Study 时是必需的。
storage (str | storages.BaseStorage) – 数据库 URL，例如 sqlite:///example.db。有关更多详细信息，请参阅 create_study() 的文档。
sampler ('samplers.BaseSampler' | None) – 实现值建议后台算法的采样器对象。如果指定了 None，则默认使用 TPESampler。另请参阅 samplers。
pruner (pruners.BasePruner | None) – 决定不希望的试验提前停止的剪枝器对象。如果指定 None，则默认使用 MedianPruner。另请参阅 pruners。

返回:

一个 Study 对象。

返回类型:

Study

另请参阅

optuna.load_study() 是 optuna.study.load_study() 的别名。