【重磅开源】Facebook开源 Nevergrad：一种用于无梯度优化的开源工具

两天前Facebook将其开源的无梯度优化框架又给更新了，之前发布的时候没有做测评，这次来介绍一下，顺便看看好用不好用。

无梯度优化

什么叫无梯度优化呢？在梯度优化中，我们通过求目标函数的梯度，来求下降方向。但是现在如果不求梯度，我们怎么来求下降方向呢？想想人是怎么做的。如果把赚钱想成是目标函数，我们想让这个目标函数最大，难道我们建立整个世界的模型之后求梯度吗？不是吧，我们一般的操作都是看看别人怎么赚钱的，然后模仿，或者说朝着他的那个方向走就可以了。

同样，计算机基本上也是这么干的，大概的实现就是随机扔一把数字到目标函数中，看看哪个使得目标函数最优，然后其他的点朝着那个最优的方向试试，慢慢就找到了相对来说会比之前的方法好的取值了。

安装

nevergrad是一个Python 3.6+版本以上的库，可使用pip安装即可：

pip install nevergrad

在终端操作如下图所示：

也可以不安装最新版本：

pip install git+https://github.com/facebookresearch/nevergrad@master#egg=nevergrad

如果你对benchmarking部分感兴趣的话，你可以只安装[benchmark]部分(如：pip install 'nevergrad[benchmark]')

开源的目的和项目结构

依据其官网介绍，此次开源的目的主要是以下四项：

实现一些无梯度优化算法：对于一些噪声，也能很好地处理。
一个代码工具：当你在做连续、离散、或者混合优化的时候，它能够优化你的参数/超参数。
函数：它能够作为一个函数来测试一下你的算法。
作为一个基准：它能够作为一个baseline测试你的算法好坏。

库的大体项目结构如下所示：

optimization: 实现各种优化算法；
instrumentation: 将代码转化为定义好的优化器的函数；
functions: 比较各种算法的实验例子；
common: 整个包通用的工具。

举个例子如下所示，先定义一个优化器，最后最小化优化目标：

import nevergrad as ngdef square(x):return sum((x - .5)**2)optimizer = ng.optimizers.OnePlusOne(instrumentation=2, budget=100)
recommendation = optimizer.minimize(square)
print(recommendation)  # optimal args and kwargs

返回结果：

>>>Candidate(args=(array([0.49922768, 0.49968671]),), kwargs={})

这里recommendation是优化器的返回值，这里返回的是args和kwargs。优化值在recommendation.args[0]中这里是二维的np.ndarray。具体的参数参考:https://github.com/facebookresearch/nevergrad/blob/master/docs/instrumentation.md

以下方法可以查看所有优化器：

import nevergrad as ng
print(list(sorted(ng.optimizers.registry.keys())))

文档说明

Facebook官方也给了说明文档，具体的细节如下所示:

how to perform optimization using nevergrad, including using parallelization and a few recommendation on which algorithm should be used depending on the settings
how to instrument functions with any kind of parameters in order to convert them into a function defined on a continuous vectorial space where optimization can be performed. It also provides a tool to instantiate a script or non-python code in order into a Python function and be able to tune some of its parameters.
how to benchmark all optimizers on various test functions.
benchmark results of some standard optimizers an simple test cases.
examples of optimization for machine learning.

上述文档说明包括了整个的库的使用例程，如果之后我会用到这个库再进行学习的话，会再写一篇文章对其解释。如果有粉丝对其使用方法比较熟悉的话欢迎投稿吖。个人感觉还是挺好的一个库。

参考：

官方Github ：

https://github.com/facebookresearch/nevergrad

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