Open2023/01/10にコメント追加4

読者コミュニティ｜研究のためのPython開発環境

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とても有益な情報をまとめていただき、ありがとうございます。大変参考になります。
基本的な事項で申し訳ないのですが、一点質問があります。
chapter7 の実験設定の管理の章についてですが、dataclassを用いたパラメタ管理をする際に、パラメタチューニングはどのように行なっていますでしょうか？config.pyのパラメタの値をいちいち変えるのは面倒なので、何か方法がないのかと模索中です。

ZeniZeni

ご質問ありがとうございます．
僕自身ハイパラチューニングのツールをあまり触っていないので，「これが一番！」というものがないため，取り急ぎハイパラチューニングをする際の選択肢を列挙します．

hydra
- Multi-run
  - 人手で試したいパラメータをcommandで定義する．おそらく一番単純．
  - https://hydra.cc/docs/tutorials/basic/running_your_app/multi-run/
- ハイパラチューニングのpluginを使用する
wandbのsweep
- https://wandb.ai/site/sweeps
optuna
- https://optuna.org/

wandbを使って実験を行っているならwandb上でハイパラチューニングも行うのが簡潔そうではあります．

余裕ができたら自分でも一通り使ってみて記事にしたいと思います．

tawichi

大変参考になります！各リンクを確認してみます。
ご回答いただき、ありがとうございました。