17、利用Katib进行超参数调优与神经网络架构搜索

利用Katib进行超参数调优与神经网络架构搜索

在机器学习模型的开发过程中，超参数调优和神经网络架构搜索是非常重要的环节。Katib作为Kubeflow平台上的一个Kubernetes原生调优服务，为我们提供了强大的工具来自动化这些耗时的任务。本文将详细介绍如何使用Katib进行超参数调优和神经网络架构搜索。

1. 准备训练代码

首先，我们需要准备训练代码。由于Katib会运行训练作业进行试验评估，每个训练作业都需要打包成一个Docker容器。Katib是语言无关的，所以训练代码的编写方式并不重要。但为了与Katib兼容，训练代码必须满足以下要求：
- 超参数必须作为命令行参数暴露 ：例如， python mnist.py --batch_size=100 --learning_rate=0.1 。
- 指标必须以与指标收集器一致的格式暴露 ：Katib目前支持通过标准输出、文件、TensorFlow事件或自定义方式收集指标。最简单的方法是使用标准指标收集器，即评估指标必须以 metrics_name=metrics_value 的格式写入标准输出。

准备好训练代码后，将其打包成Docker镜像即可。

2. 配置实验

有了训练容器后，下一步是为实验编写规范。Katib使用Kubernetes自定义资源来表示实验。以下是一个示例实验规范：

apiVersion: "kubeflow.org/v1beta1"