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使用Trainer API进行超参数搜索

🤗 Transformers库提供了一个优化过的`Trainer`类，用于训练🤗 Transformers模型，相比于手动编写自己的训练循环，这更容易开始训练。`Trainer`提供了超参数搜索的API。本文档展示了如何在示例中启用它。

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超参数搜索后端

`Trainer` 目前支持四种超参数搜索后端：optuna，sigopt，raytune，wandb

在使用它们之前，您应该先安装它们作为超参数搜索后端。

    pip install optuna/sigopt/wandb/ray[tune]

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如何在示例中启用超参数搜索

定义超参数搜索空间，不同的后端需要不同的格式。

对于sigopt，请参阅sigopt object_parameter，它类似于以下内容：

    >>> def sigopt_hp_space(trial):
    ...     return [
    ...         {"bounds": {"min": 1e-6, "max": 1e-4}, "name": "learning_rate", "type": "double"},
    ...         {
    ...             "categorical_values": ["16", "32", "64", "128"],
    ...             "name": "per_device_train_batch_size",
    ...             "type": "categorical",
    ...         },
    ...     ]

对于optuna，请参阅optuna object_parameter，它类似于以下内容：

    >>> def optuna_hp_space(trial):
    ...     return {
    ...         "learning_rate": trial.suggest_float("learning_rate", 1e-6, 1e-4, log=True),
    ...         "per_device_train_batch_size": trial.suggest_categorical("per_device_train_batch_size", [16, 32, 64, 128]),
    ...     }

Optuna提供了多目标HPO。您可以在`hyperparameter_search`中传递`direction`参数，并定义自己的`compute_objective`以返回多个目标值。在`hyperparameter_search`中将返回Pareto Front（`List[BestRun]`），您应该参考test_trainer中的测试用例`TrainerHyperParameterMultiObjectOptunaIntegrationTest`。它类似于以下内容：

    >>> best_trials = trainer.hyperparameter_search(
    ...     direction=["minimize", "maximize"],
    ...     backend="optuna",
    ...     hp_space=optuna_hp_space,
    ...     n_trials=20,
    ...     compute_objective=compute_objective,
    ... )

对于raytune，可以参考raytune的object_parameter，它类似于以下内容：

    >>> def ray_hp_space(trial):
    ...     return {
    ...         "learning_rate": tune.loguniform(1e-6, 1e-4),
    ...         "per_device_train_batch_size": tune.choice([16, 32, 64, 128]),
    ...     }

对于wandb，可以参考wandb的object_parameter，它类似于以下内容：

    >>> def wandb_hp_space(trial):
    ...     return {
    ...         "method": "random",
    ...         "metric": {"name": "objective", "goal": "minimize"},
    ...         "parameters": {
    ...             "learning_rate": {"distribution": "uniform", "min": 1e-6, "max": 1e-4},
    ...             "per_device_train_batch_size": {"values": [16, 32, 64, 128]},
    ...         },
    ...     }

定义一个`model_init`函数并将其传递给[Trainer]，作为示例：

    >>> def model_init(trial):
    ...     return AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    ...         model_args.model_name_or_path,
    ...         from_tf=bool(".ckpt" in model_args.model_name_or_path),
    ...         config=config,
    ...         cache_dir=model_args.cache_dir,
    ...         revision=model_args.model_revision,
    ...         use_auth_token=True if model_args.use_auth_token else None,
    ...     )

使用你的`model_init`函数、训练参数、训练和测试数据集以及评估函数创建一个`Trainer`。

    >>> trainer = Trainer(
    ...     model=None,
    ...     args=training_args,
    ...     train_dataset=small_train_dataset,
    ...     eval_dataset=small_eval_dataset,
    ...     compute_metrics=compute_metrics,
    ...     tokenizer=tokenizer,
    ...     model_init=model_init,
    ...     data_collator=data_collator,
    ... )

调用超参数搜索，获取最佳试验参数，后端可以是`"optuna"`/`"sigopt"`/`"wandb"`/`"ray"`。方向可以是`"minimize"`或`"maximize"`，表示是否优化更大或更低的目标。

您可以定义自己的compute_objective函数，如果没有定义，将调用默认的compute_objective，并将评估指标（如f1）之和作为目标值返回。

    >>> best_trial = trainer.hyperparameter_search(
    ...     direction="maximize",
    ...     backend="optuna",
    ...     hp_space=optuna_hp_space,
    ...     n_trials=20,
    ...     compute_objective=compute_objective,
    ... )

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针对DDP微调的超参数搜索

目前，Optuna和Sigopt已启用针对DDP的超参数搜索。只有rank-zero进程会进行超参数搜索并将参数传递给其他进程。

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