まとめ

これを書いた。 https://github.com/not522/optuna-cpp

Python以外の言語でOptunaを使う

OptunaはPythonのライブラリなので、他の言語で使うには

Pythonから他の言語を呼び出す
Optunaのcommand line interfaceを使う

のどちらかが必要です。optuna-cppでは2番目の方法を採用して、C++だけでOptunaを呼び出せるようにしています。

使い方

# include <iostream>

// optuna.hとnlohmann/json.hppのある環境でコンパイルしてください
# include "optuna.h"

int main() {
  // studyの作成
  optuna::Study study("sqlite:///example.db", "test_study", optuna::MINIMIZE, true);

  // 探索空間の定義
  optuna::SearchSpace search_space;
  search_space.add_categorical<std::string>("c", {"a", "b"});
  search_space.add_float("x", -10, 10);
  search_space.add_int("y", -10, 10);

  // trialを10回行う
  for (int i = 0; i < 10; ++i) {
    optuna::Trial trial = study.ask(search_space);
    std::string c = trial.param<std::string>("c");
    double x = trial.param<double>("x");
    int y = trial.param<int>("y");
    if (c == "a") {
      study.tell(trial, x * x + y * y);
    } else {
      study.tell(trial, x * x + y * y + 1);
    }
  }

  // 最適化履歴の取得
  for (const optuna::FrozenTrial &trial : study.trials()) {
    std::cout << trial.number << " "
              << trial.state << " "
              << trial.param<std::string>("c") << " "
              << trial.param<double>("x") << " "
              << trial.param<int>("y") << " "
              << trial.value << std::endl;
  }

  // best trialの取得
  const optuna::FrozenTrial best_trial = study.best_trial();
  std::cout << best_trial.number << " " << best_trial.value << std::endl;
}

Interface

Optuna CLIで最適化する場合、ask-and-tell interfaceを使うことになります。また、CLIではdefine-by-run形式は使えず、define-and-run形式になります。
Optuna本来のdefine-and-runの書き方だと少し冗長になるので、SearchSpaceというクラスを作ってadd_float/add_int/add_categoricalという関数で記述できるようにしました。

サポートできてないこと

多目的最適化
デフォルト以外のSampler
枝刈り
分岐のある探索空間

多目的最適化とデフォルト以外のSamplerはCLIには存在するので、ちゃんと実装すれば対応できます。枝刈りや分岐のある探索空間はOptuna CLI側がまだ未対応なので、Optuna内部の実装が必要になります。