通過MongoDB在搜索時進行并行計算

Font Tian translated this article on 23 December 2017

Hyperopt旨在支持不同類型的試用數據庫(Trials)。默認試用數據庫（Trials）是用Python列表和字典實現的。但是雖然默認實現很容易處理，卻不支持并行評估試驗所需的異步更新。不過沒關系，對于并行搜索，hyperopt還包含一個 MongoTrials 來支持異步更新。

因此想要進行并行搜索，您需要執行以下操作（在安裝 mongodb 之后）：

在程序運行的計算機可以鏈接的的地方啟動一個mongod進程，本地，遠程都可以。

修改您的調用以 hyperopt.fmin 連接到該 mongod 進程的 MongoTrials 模塊。

啟動一個或多個 hyperopt-mongo-worker 連接到 mongod 進程的進程，并在 fminblocks(塊) 進行搜索。

1.啟動一個mongod進程

安裝mongodb 后啟動一個數據庫進程（mongod）十分簡單，命令如下。（當然，你也可以參考其他文檔，譯者注）

mongod --dbpath . --port 1234# or storing each db its own directory is nice:mongod --dbpath . --port 1234 --directoryperdb --journal --nohttpinterface# or consider starting mongod as a daemon:mongod --dbpath . --port 1234 --directoryperdb --fork --journal --logpath log.log --nohttpinterface

Mongo會預先分配幾GB空間（你可以用 --noprealloc 來禁用這個空間）以獲得更好的性能，所以當你想創建這個數據庫的位置請思考一下這個問題。在遠程創建數據庫不僅可能會給您的數據庫帶來糟糕的性能體驗，還會給網絡上的其他人帶來不好的體驗，請小心。

另外，如果你的機器可以連接互聯網，那么也就可以綁定到 loopback 接口并通過ssh連接，或者讀取有關密碼保護的 mongodb 文檔。

本教程的其余部分則是基于運行 mongo 端口1234的的本地主機。

2.使用 MongoTrials

為了演示程序本處使用math.sin函數，然后通過 hyperopt 來最小化該函數。示例如下：

import mathfrom hyperopt import fmin, tpe, hpfrom hyperopt.mongoexp import MongoTrialstrials = MongoTrials('mongo://localhost:1234/foo_db/jobs', exp_key='exp1')best = fmin(math.sin, hp.uniform('x', -2, 2), trials=trials, algo=tpe.suggest, max_evals=10)

MongoTrials 的第一個參數是使用哪個 mongod進程，以及該進程中的哪個數據庫 （這里是 'foo_db' ） 。第二個參數 （exp_key='exp_1'） 用于某次實驗的標記（這樣可以在一個數據庫中保存多次試驗），該參數是可選的。

注意目前有一個使用要求，數據庫名稱后必須加上 “/ jobs” 字段。

無論是把你的試驗放在一個單獨的數據庫中，還是使用 exp_key 機制來區分它們都取決于你的代碼，都是可行的。單獨使用數據庫的好處在于可以從shell中操作它們（它們顯示為不同的文件），并確保實驗擁有更好的獨立性/隔離性。使用exp_key的好處：hyperopt-mongo-worker進程（請參閱下文）在數據庫級別進行輪詢，這樣可以在同一個數據庫中進行多次試驗。

3.運行 hyperopt-mongo-worker

如果你運行上面的代碼片段，你會發現它在調用 fmin 時阻塞（掛起） 。 在MongoTrials 內部中- fmin 作為異步 trials 對象(an asynchronous trials object)，所以 fmin 在建議新的搜索點時實際上并?不會評估度量函數。相反，它只是坐在那里，耐心等待另一個進程做這個工作，然后更新MongoDB的結果。 包含在 bin 目錄中的hyperopt-mongo-worker 腳本就是為這個目的編寫的。在你安裝hyperopt的時候，請確保它應該加入你的 $PATH （環境變量）中。

你也可以在上面腳本中的調用 fmin 并被阻塞的同時，打開一個新的 shell 并輸入

hyperopt-mongo-worker --mongo=localhost:1234/foo_db --poll-interval=0.1

它會從MongoDB中取出一個工作項，同時評估 math.sin 函數，并將結果存回數據庫。在 fmin 函數傳入的運行次數全部運行完畢之后，它終止腳本并返回計算結果。然后 hyperopt-mongo-worker腳本會等待幾分鐘，等待更多的工作出現，最后終止。

在這種情況下，我們最好還是顯式地設置適合我們程序的輪詢間隔，而默認的時間設置是為了至少需要一兩分鐘完成的作業（搜索點評估）設置的。

MongoTrials 是一個持久對象

如果你再次運行這個例子，

best = fmin(math.sin, hp.uniform('x', -2, 2), trials=trials, algo=tpe.suggest, max_evals=10)

你會看到它立即返回，似乎沒有進行任何計算。那是因為你連接的數據庫之前已經有足夠的嘗試(trials)，程序默認會直接調取原來的結果; 實際上在你運行第一個實驗時已經計算了它們。而如果你想進行一次新的搜索，你可以改變數據庫名稱或者exp_key。如果你想擴展本次搜索，那么你可以為了 max_evals 設置一個擁有更高數字的 fmin 。

又或者，您可以啟動其他專門創建 MongoTrials 的進程來分析數據庫中已用結果。而那些其他進程根本不需要調用 fmin。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的hyperopt中文文档:Parallelizing-Evaluations-During-Search-via-MongoDB的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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