紹介 1/3 HYDRAの目的は・・・ 複数ジョブの実行や複雑なアプリケーション開発の 設定管理の効率化のためのフレームワーク こんな経験はありませんか？ • 複数の実験設定を試す際に、パラメータの管理が煩雑になってしまう • 設定ファイルの変更履歴が追えず、どの設定で良い結果が出たのか分からなくなる • 本番環境と開発環境で異なる設定を使いたいが、切り替えが面倒 はじめに

紹介 2/3 from omegaconf import DictConfig, OmegaConf import hydra @hydra.main(version_base=None, config_path=".",config_name="config") def my_app(cfg): print(OmegaConf.to_yaml(cfg)) if __name__ == "__main__": my_app() # config.yaml db: driver: mysql user: omry password: secret $ python my_app.py db: driver: mysql user: omry password: secret $ python my_app.py db.user=root db.password=1234 db: driver: mysql user: root password: 1234 • @hydra.main()のデコレータで関数を装飾 • パラメタはyamlファイルで指定 • コマンドライン上から上書きが可能 • 実行ログやパラメタが記録され参照が可能 実行結果 上書き実行の結果 パラメタの読込/追跡

紹介 3/3 • 定義した複数の値を切り替えながら実行することも可能(マルチラン) • hydra-optuna-sweeper等プラグインと組み合わせパラメタ探索も可能 # @package hydra.sweeper sampler: _target_: optuna.samplers.TPESampler seed: 123 consider_prior: true prior_weight: 1.0 consider_magic_clip: true consider_endpoints: false n_startup_trials: 10 n_ei_candidates: 24 multivariate: false warn_independent_sampling: true _target_: hydra_plugins.hydra_optuna_sweeper.optuna_sweeper.OptunaSweeper direction: minimize storage: null study_name: sphere n_trials: 20 n_jobs: 1 max_failure_rate: 0.0 params: x: range(-5.5,5.5,step=0.5) y: choice(0,1,2,3) パラメタ探索/最適化 Hydraとoptunaによる最適パラメタの探索 x -5 5 y 0 1 2 3 0