# 内置的超参调优 Tuner

NNI 提供了先进的调优算法，使用上也很简单。 下面是内置 Tuner 的简单介绍：

注意：点击 **Tuner 的名称**可看到 Tuner 的安装需求，建议的场景以及示例。 算法的详细说明在每个 Tuner 建议场景的最后。 [本文](../CommunitySharings/HpoComparision.md)对比了不同 Tuner 在几个问题下的不同效果。

当前支持的算法：

| Tuner（调参器）                               | 算法简介                                                                                                                                                                                                                                                                                          |
| ---------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [**TPE**](#TPE)                          | Tree-structured Parzen Estimator (TPE) 是一种 sequential model-based optimization（SMBO，即基于序列模型优化）的方法。 SMBO 方法根据历史指标数据来按顺序构造模型，来估算超参的性能，随后基于此模型来选择新的超参。 [参考论文](https://papers.nips.cc/paper/4443-algorithms-for-hyper-parameter-optimization.pdf)                                                 |
| [**Random Search（随机搜索）**](#Random)       | 在超参优化时，随机搜索算法展示了其惊人的简单和效果。 建议当不清楚超参的先验分布时，采用随机搜索作为基准。 [参考论文](http://www.jmlr.org/papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf)                                                                                                                                                                 |
| [**Anneal（退火算法）**](#Anneal)              | 这种简单的退火算法从先前的采样开始，会越来越靠近发现的最佳点取样。 此算法是随机搜索的简单变体，利用了反应曲面的平滑性。 退火率不是自适应的。                                                                                                                                                                                                                       |
| [**Naïve Evolution（进化算法）**](#Evolution)  | Naïve Evolution（朴素进化算法）来自于 Large-Scale Evolution of Image Classifiers。 它会基于搜索空间随机生成一个种群。 在每一代中，会选择较好的结果，并对其下一代进行一些变异（例如，改动一个超参，增加或减少一层）。 朴素进化算法需要很多次的 Trial 才能有效，但它也非常简单，也很容易扩展新功能。 [参考论文](https://arxiv.org/pdf/1703.01041.pdf)                                                              |
| [**SMAC**](#SMAC)                        | SMAC 基于 Sequential Model-Based Optimization (SMBO，即序列的基于模型优化方法)。 它利用使用过的结果好的模型（高斯随机过程模型），并将随机森林引入到 SMBO 中，来处理分类参数。 SMAC 算法包装了 Github 的 SMAC3。 注意：SMAC 需要通过 `nnictl package` 命令来安装。 [参考论文，](https://www.cs.ubc.ca/~hutter/papers/10-TR-SMAC.pdf) [Github 代码库](https://github.com/automl/SMAC3) |
| [**Batch Tuner（批处理 Tuner）**](#Batch)     | Batch Tuner 能让用户简单的提供几组配置（如，超参选项的组合）。 当所有配置都执行完后，Experiment 即结束。 Batch Tuner 仅支持 choice 类型。                                                                                                                                                                                                   |
| [**Grid Search（遍历搜索）**](#GridSearch)     | Grid Search 会穷举定义在搜索空间文件中的所有超参组合。 遍历搜索可以使用的类型有 choice, quniform, randint。                                                                                                                                                                                                                     |
| [**Hyperband**](#Hyperband)              | Hyperband 试图用有限的资源来探索尽可能多的组合，并发现最好的结果。 基本思想是生成许多配置，并通过少量的 Trial 来运行一部分。 一半性能不好的配置会被抛弃，剩下的部分与新选择出的配置会进行下一步的训练。 数量的多少对资源约束非常敏感（例如，分配的搜索时间）。 [参考论文](https://arxiv.org/pdf/1603.06560.pdf)                                                                                                        |
| [**Network Morphism**](#NetworkMorphism) | 网络模态（Network Morphism）提供自动搜索深度学习体系结构的功能。 它会继承父网络的知识，来生成变形的子网络。 包括深度、宽度、跳连接等变化。 然后使用历史的架构和指标，来估计子网络的值。 然后会选择最有希望的模型进行训练。 [参考论文](https://arxiv.org/abs/1806.10282)                                                                                                                              |
| [**Metis Tuner**](#MetisTuner)           | 大多数调参工具仅仅预测最优配置，而 Metis 的优势在于有两个输出：(a) 最优配置的当前预测结果， 以及 (b) 下一次 Trial 的建议。 它不进行随机取样。 大多数工具假设训练集没有噪声数据，但 Metis 会知道是否需要对某个超参重新采样。 [参考论文](https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/metis-robustly-tuning-tail-latencies-cloud-systems/)                                               |
| [**BOHB**](#BOHB)                        | BOHB 是 Hyperband 算法的后续工作。 Hyperband 在生成新的配置时，没有利用已有的 Trial 结果，而本算法利用了 Trial 结果。 BOHB 中，HB 表示 Hyperband，BO 表示贝叶斯优化（Byesian Optimization）。 BOHB 会建立多个 TPE 模型，从而利用已完成的 Trial 生成新的配置。 [参考论文](https://arxiv.org/abs/1807.01774)                                                                    |
| [**GP Tuner**](#GPTuner)                 | Gaussian Process（高斯过程） Tuner 是序列化的基于模型优化（SMBO）的方法，并使用了高斯过程来替代。 [参考论文](https://papers.nips.cc/paper/4443-algorithms-for-hyper-parameter-optimization.pdf)，[Github 库](https://github.com/fmfn/BayesianOptimization)                                                                             |
| [**PPO Tuner**](#PPOTuner)               | PPO Tuner 是基于 PPO 算法的强化学习 Tuner。 [参考论文](https://arxiv.org/abs/1707.06347)                                                                                                                                                                                                                     |

## 用法

要使用 NNI 内置的 Tuner，需要在 `config.yml` 文件中添加 **builtinTunerName** 和 **classArgs**。 本部分中，将介绍每个 Tuner 的用法和建议场景、参数要求，并提供配置示例。

注意：参考示例中的格式来创建新的 `config.yml` 文件。 一些内置的 Tuner 还需要通过 `nnictl package` 命令先安装，如 SMAC。

<a name="TPE"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `TPE`

> 名称：**TPE**

**建议场景**

TPE 是一种黑盒优化方法，可以使用在各种场景中，通常情况下都能得到较好的结果。 特别是在计算资源有限，只能运行少量 Trial 的情况。 大量的实验表明，TPE 的性能远远优于随机搜索。 [详细说明](./HyperoptTuner.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*maximize 或 minimize, 可选项, 默认值为 maximize*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 会试着最大化指标。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。

注意：为实现大规模并发 Trial，TPE 的并行性得到了优化。 有关优化原理或开启优化，参考 [TPE 文档](HyperoptTuner.md)。

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: TPE
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
```

<br />

<a name="Random"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `Random Search`

> 名称：**Random**

**建议场景**

随机搜索，可用于每个 Trial 运行时间不长（例如，能够非常快的完成，或者很快的被 Assessor 终止），并有充足计算资源的情况下。 如果要均衡的探索搜索空间，它也很有用。 随机搜索可作为搜索算法的基准线。 [详细说明](./HyperoptTuner.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*maximize 或 minimize, 可选项, 默认值为 maximize*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 会试着最大化指标。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: Random
```

<br />

<a name="Anneal"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `Anneal`

> 名称：**Anneal**

**建议场景**

退火算法，用于每个 Trial 的时间不长，并且有足够的计算资源（与随机搜索基本相同）。 当搜索空间中的变量可以从某些先前的分布中采样时，它也很有用。 [详细说明](./HyperoptTuner.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*maximize 或 minimize, 可选项, 默认值为 maximize*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 会试着最大化指标。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: Anneal
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
```

<br />

<a name="Evolution"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `Naïve Evolution`

> 名称：**Evolution**

**建议场景**

其计算资源要求相对较高。 特别是，它需要非常大的初始种群，以免落入局部最优中。 如果 Trial 时间很短，或者使用了 Assessor，就非常适合此算法。 如果 Trial 代码支持权重迁移，即每次 Trial 会从上一轮继承已经收敛的权重，建议使用此算法。 这会大大提高训练速度。 [详细说明](./EvolutionTuner.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*maximize 或 minimize, 可选项, 默认值为 maximize*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 会试着最大化指标。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。

* **population_size** (*int 类型 (需要大于 0), 可选项, 默认值为 20*) - 表示遗传 Tuner 中的初始种群（Trial 数量）。 建议 `population_size` 比 `concurrency` 取值更大，这样能充分利用算法（至少要等于 `concurrency`，否则 Tuner 在生成第一代参数的时候就会失败）。

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: Evolution
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
    population_size: 100
```

<br />

<a name="SMAC"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `SMAC`

> 名称：**SMAC**

**当前 SMAC 不支持在 WIndows 下运行。 原因参考：[GitHub issue](https://github.com/automl/SMAC3/issues/483)。**

**安装**

SMAC 在第一次使用前，必须用下面的命令先安装。 注意：SMAC 依赖于 `swig`，Ubuntu 下可通过 `apt` 命令来安装 `swig`。

```bash
nnictl package install --name=SMAC
```

**建议场景**

与 TPE 类似，SMAC 也是一个可以被用在各种场景中的黑盒 Tuner。在计算资源有限时，也可以使用。 此算法为离散超参而优化，因此，如果大部分超参是离散值时，建议使用此算法。 [详细说明](./SmacTuner.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*maximize 或 minimize, 可选项, 默认值为 maximize*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 会试着最大化指标。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。
* **config_dedup** (*True 或 False, 可选, 默认为 False*) - 如果为 True，则 Tuner 不会生成重复的配置。 如果为 False，则配置可能会重复生成，但对于相对较大的搜索空间，此概率较小。

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: SMAC
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
```

<br />

<a name="Batch"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `Batch Tuner`

> 名称：BatchTuner

**建议场景**

如果 Experiment 配置已确定，可通过 `choice` 将它们罗列到搜索空间文件中运行即可。 [详细说明](./BatchTuner.md)

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: BatchTuner
```

<br />

注意，BatchTuner 的搜索空间如下所示：

```json
{
    "combine_params":
    {
        "_type" : "choice",
        "_value" : [{"optimizer": "Adam", "learning_rate": 0.00001},
                    {"optimizer": "Adam", "learning_rate": 0.0001},
                    {"optimizer": "Adam", "learning_rate": 0.001},
                    {"optimizer": "SGD", "learning_rate": 0.01},
                    {"optimizer": "SGD", "learning_rate": 0.005},
                    {"optimizer": "SGD", "learning_rate": 0.0002}]
    }
}
```

搜索空间文件使用了高层的键 `combine_params`。 参数类型必须是 `choice` ，并且 `values` 要包含所有需要的参数组合。

<a name="GridSearch"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `Grid Search`

> 名称：**Grid Search**

**建议场景**

注意，搜索空间仅支持 `choice`, `quniform`, `randint`。

当搜索空间较小时，建议这样做。 建议使用在可以穷尽整个搜索空间的情况下。 [详细说明](./GridsearchTuner.md)

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: GridSearch
```

<br />

<a name="Hyperband"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `Hyperband`

> 名称：**Hyperband**

**建议场景**

当搜索空间很大，但计算资源有限时建议使用。 中间结果能够很好的反映最终结果的情况下，此算法会非常有效。 例如，当训练初期更准确的模型在以后也更准确的情况下。 [详细说明](./HyperbandAdvisor.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*maximize 或 minimize, 可选项, 默认值为 maximize*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 会试着最大化指标。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。
* **R** (*int, 可选, 默认为 60*) - 分配给 Trial 的最大资源（可以是 mini-batches 或 epochs 的数值）。 每个 Trial 都需要用 TRIAL_BUDGET 来控制运行的步数。
* **eta** (*int, 可选, 默认为 3*) - `(eta-1)/eta` 是丢弃 Trial 的比例。

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
advisor:
  builtinAdvisorName: Hyperband
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
    R: 60
    eta: 3
```

<br />

<a name="NetworkMorphism"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `Network Morphism`

> 名称：**NetworkMorphism**

**安装**

NetworkMorphism 需要先安装 [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally) 和 [Keras](https://keras.io/#installation) 才能使用。 对应的 requirements 文件在[这里](https://github.com/microsoft/nni/blob/master/examples/trials/network_morphism/requirements.txt)。

**建议场景**

需要将深度学习方法应用到自己的任务上，但不清楚该如何选择或设计网络。 可修改[示例](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/examples/trials/network_morphism/cifar10/cifar10_keras.py)来适配自己的数据集和数据增强方法。 也可以修改批处理大小，学习率或优化器。 当前，此 Tuner 仅支持视觉领域。 [详细说明](./NetworkmorphismTuner.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*maximize 或 minimize, 可选项, 默认值为 maximize*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 会试着最大化指标。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。
* **task** (*('cv'), 可选, 默认为 'cv'*) - 实验的领域。 当前，此 Tuner 仅支持计算机视觉（cv）领域。
* **input_width** (*int, 可选, 默认为 = 32*) - 输入图像的宽度
* **input_channel** (*int, 可选, 默认为 3*) - 输入图像的通道数
* **n_output_node** (*int, 可选, 默认为 10*) - 输出分类的数量

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: NetworkMorphism
    classArgs:
      optimize_mode: maximize
      task: cv
      input_width: 32
      input_channel: 3
      n_output_node: 10
```

<br />

<a name="MetisTuner"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `Metis Tuner`

> 名称：**MetisTuner**

此 Tuner 搜索空间仅接受 `quniform`，`uniform`，`randint` 和数值的 `choice` 类型。 因为数值会被用来评估点之间的距离，所以只支持数值。

**建议场景**

与 TPE 和 SMAC 类似，Metis 是黑盒 Tuner。 如果系统需要很长时间才能完成一次 Trial，Metis 就比随机搜索等其它方法要更合适。 此外，Metis 还为接下来的 Trial 提供了候选。 如何使用 Metis 的[样例](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/examples/trials/auto-gbdt/search_space_metis.json)。 通过调用 NNI 的 SDK，用户只需要发送 `精度` 这样的最终结果给 Tuner。 [详细说明](./MetisTuner.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*'maximize' 或 'minimize', 可选项, 默认值为 'maximize'*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 的目标是将指标最大化。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: MetisTuner
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
```

<br />

<a name="BOHB"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `BOHB Adivisor`

> 名称：**BOHB**

**安装**

BOHB Advisor 需要 [ConfigSpace](https://github.com/automl/ConfigSpace) 包。 可以使用以下命令安装 ConfigSpace。

```bash
nnictl package install --name=BOHB
```

**建议场景**

与 Hyperband 类似，当计算资源有限但搜索空间相对较大时，建议使用 BOHB。 中间结果能够很好的反映最终结果的情况下，此算法会非常有效。 在这种情况下，由于使用贝叶斯优化，它可能会收敛到比 Hyperband 更好的配置。 [详细说明](./BohbAdvisor.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*maximize 或 minimize, 可选项, 默认值为 maximize*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 会试着最大化指标。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。
* **min_budget** (*整数, 可选项, 默认值为 1*) - 运行一个试验给予的最低计算资源（budget），这里的计算资源通常使用mini-batches 或者 epochs。 该参数必须为正数。
* **max_budget** (*整数, 可选项, 默认值为 3*) - 运行一个试验给予的最大计算资源（budget），这里的计算资源通常使用 mini-batches 或者 epochs。 该参数必须大于“min_budget”。
* **eta** (*整数, 可选项, 默认值为3*) - 在每次迭代中，执行完整的“连续减半”算法。 在这里，当一个使用相同计算资源的子集结束后，选择表现前 1/eta 好的参数，给予更高的优先级，进入下一轮比较（会获得更多计算资源）。 该参数必须大于等于 2。
* **min_points_in_model**(*整数, 可选项, 默认值为None*): 建立核密度估计（KDE）要求的最小观察到的点。 默认值 None 表示 dim+1，当在该计算资源（budget）下试验过的参数已经大于等于`max{dim+1, min_points_in_model}` 时，BOHB 将会开始建立这个计算资源（budget）下对应的核密度估计（KDE）模型，然后用这个模型来指导参数的选取。 该参数必须为正数。 (dim 表示搜索空间中超参的数量)
* **top_n_percent**(*整数, 可选, 默认值为 15*): 认为观察点为好点的百分数 (在 1 到 99 之间)。 区分表现好的点与坏的点是为了建立树形核密度估计模型。 例如，如果有 100 个观察到的 Trial，top_n_percent 为 15，则前 15% 的点将用于构建好点模型 "l(x)"。 其余 85% 的点将用于构建坏点模型 "g(x)"。
* **num_samples** (*整数, 可选项, 默认值为64*): 用于优化 EI 值的采样个数（默认值为64）。 在这种情况下，将对 "num_samples" 点进行采样，并比较 l(x)/g(x) 的结果。 然后，如果 optimize_mode 是 `maximize`，就会返回其中 l(x)/g(x) 值最大的点作为下一个配置参数。 否则，使用值最小的点。
* **random_fraction**(*浮点数, 可选项, 默认值为0.33*): 使用模型的先验（通常是均匀）来随机采样的比例。
* **bandwidth_factor**(*浮点数, 可选, 默认值为 3.0 *): 为了鼓励多样性，把优化 EI 的点加宽，即把 KDE 中采样的点乘以这个因子，从而增加 KDE 中的带宽。 如果不熟悉 KDE，建议使用默认值。
* **min_bandwidth**(< 1>float, 可选, 默认值 = 0.001 </em>): 为了保持多样性, 即使所有好的样本对其中一个参数具有相同的值，使用最小带宽 (默认值: 1e-3) 而不是零。 如果不熟悉 KDE，建议使用默认值。

*请注意，浮点类型当前仅支持十进制表示。 必须使用 0.333 而不是 1/3 ，0.001 而不是 1e-3。*

**配置示例：**

```yaml
advisor:
  builtinAdvisorName: BOHB
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
    min_budget: 1
    max_budget: 27
    eta: 3
```

<a name="GPTuner"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `GP Tuner`

> 名称：**GPTuner**

注意，搜索空间接受的类型包括 `randint`, `uniform`, `quniform`, `loguniform`, `qloguniform`，以及数值的 `choice`。 因为数值会被用来评估点之间的距离，所以只支持数值。

**建议场景**

作为序列的基于模型的全局优化（SMBO）算法，GP Tuner 使用了代理优化问题（找到采集函数的最大值）。虽然这仍然是个难题，但成本更低（从计算的角度来看），并且有通用的工具。 因此，GP Tuner 适合于函数的优化成本非常高时来使用。 GP 也可在计算资源非常有限时使用。 然后，由于需要反转 Gram 矩阵，GP Tuner 的计算复杂度以 *O(N^3)* 的速度增长，因此不适合于需要大量 Trial 的情形。 [详细说明](./GPTuner.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*'maximize' 或 'minimize', 可选项, 默认值为 'maximize'*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 的目标是将指标最大化。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。
* **utility** (*'ei', 'ucb' 或 'poi', 可选, 默认值为 'ei'*) - 工具函数的类型（采集函数）。 'ei', 'ucb' 和 'poi' 分别对应 '期望的改进（Expected Improvement）', '上限置信度边界（Upper Confidence Bound）' 和 '改进概率（Probability of Improvement）'。 
* **kappa** (*float, 可选, 默认值为 5*) - 用于 'ucb' 函数。 `kappa` 越大， Tuner 的探索性越强。
* **xi** (*float, 可选, 默认为 0*) - 用于 'ei' 和 'poi' 工具函数。 `xi` 越大， Tuner 的探索性越强。
* **nu** (*float, 可选, 默认为 2.5*) - 用于指定 Matern 核。 nu 越小，近似函数的平滑度越低。
* **alpha** (*float, 可选, 默认值为 1e-6*) - 用于高斯过程回归器。 值越大，表示观察中的噪声水平越高。
* **cold_start_num** (*int, 可选, 默认值为 10*) - 在高斯过程前执行随机探索的数量。 随机探索可帮助提高探索空间的广泛性。
* **selection_num_warm_up** (*int, 可选, 默认为 1e5*) - 用于获得最大采集函数而评估的随机点数量。
* **selection_num_starting_points** (*int, 可选, 默认为 250*) - 预热后，从随机七十点运行 L-BFGS-B 的次数。

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: GPTuner
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
    utility: 'ei'
    kappa: 5.0
    xi: 0.0
    nu: 2.5
    alpha: 1e-6
    cold_start_num: 10
    selection_num_warm_up: 100000
    selection_num_starting_points: 250
```

<a name="PPOTuner"></a>

![](https://placehold.it/15/1589F0/000000?text=+) `PPO Tuner`

> 内置 Tuner 名称：**PPOTuner**

搜索空间类型仅支持 `mutable_layer`。 `optional_input_size` 只能是 0, 1, 或 [0, 1]。

**建议场景**

PPO Tuner 是基于 PPO 算法的强化学习 Tuner。 PPOTuner 可用于使用 NNI NAS 接口进行的神经网络结构搜索。 一般来说，尽管 PPO 算法比其它强化学习算法效率更高，但强化学习算法需要更多的计算资源。 当有大量可用的计算资源时，才建议使用此 Tuner。 可以在简单的任务上尝试，如 [mnist-nas](https://github.com/microsoft/nni/tree/master/examples/trials/mnist-nas) 示例。 [查看详细信息](./PPOTuner.md)

**classArgs 要求：**

* **optimize_mode** (*'maximize' 或 'minimize'*) - 如果为 'maximize'，表示 Tuner 的目标是将指标最大化。 如果为 'minimize'，表示 Tuner 的目标是将指标最小化。
* **trials_per_update** (*int, 可选, 默认为 20*) - 每次更新的 Trial 数量。 此数字必须可被 minibatch_size 整除。 推荐将 `trials_per_update` 设为 `trialConcurrency` 的倍数，以提高 Trial 的并发效率。
* **epochs_per_update** (*int, 可选, 默认为 4*) - 每次更新的 Epoch 数量。
* **minibatch_size** (*int, 可选, 默认为 4*) - mini-batch 大小 (即每个 mini-batch 的 Trial 数量)。 注意，trials_per_update 必须可被 minibatch_size 整除。
* **ent_coef** (*float, 可选, 默认为 0.0*) - 优化目标中的 Policy entropy coefficient。
* **lr** (*float, 可选, 默认为 3e-4*) - 模型的学习率（LSTM 网络），为常数。
* **vf_coef** (*float, 可选, 默认为 0.5*) - Value function loss coefficient in the optimization objective.
* **max_grad_norm** (*float, 可选, 默认为 0.5*) - Gradient norm clipping coefficient.
* **gamma** (*float, 可选, 默认为 0.99*) - Discounting factor.
* **lam** (*float, 可选, 默认为 0.95*) - Advantage estimation discounting factor (论文中的 lambda).
* **cliprange** (*float, 可选, 默认为 0.2*) - PPO 算法的 cliprange, 为常数。

**配置示例：**

```yaml
# config.yml
tuner:
  builtinTunerName: PPOTuner
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
```

## **参考和反馈**

* 在 GitHub 中[提交此功能的 Bug](https://github.com/microsoft/nni/issues/new?template=bug-report.md)；
* 在 GitHub 中[提交新功能或改进请求](https://github.com/microsoft/nni/issues/new?template=enhancement.md)；
* 了解 NNI 中[特征工程的更多信息](https://github.com/microsoft/nni/blob/master/docs/zh_CN/FeatureEngineering/Overview.md)；
* 了解 NNI 中[ NAS 的更多信息](https://github.com/microsoft/nni/blob/master/docs/zh_CN/NAS/Overview.md)；
* 了解 NNI 中[模型自动压缩的更多信息](https://github.com/microsoft/nni/blob/master/docs/zh_CN/Compressor/Overview.md)；