【PyKEEN】KGEのハイパーパラメータチューニング過程を可視化する

はじめに

本記事ではPyKEENを使ってKGEモデルのハイパーパラメータチューニングをするときの最適化過程を可視化する手法を記します．

具体的には，pykeen.hpo.hpo_pipeline()を使用したハイパーパラメータチューニングにoptuna-dashboardを組み合わせて可視化します．

手順

hpo_pipeline()のstorage引数を与えるとoptuna-dashboardで最適化過程を可視化し，結果を残すことができます．

PyKEENは内部的にOptunaを利用しているため，optuna.study.create_studyと同様にstorage引数を指定することで学習状況をデータベースに保存することができ，optuna-dashboardで可視化できるという仕組みです．

最初にoptuna-dashboardをインストールします．

pipの場合

pip install optuna-dashboard

condaの場合

conda install conda-forge::optuna-dashboard

hpo_pipeline()の引数storageにsqliteデータベースのURLを指定します．ブラケットの部分はご自身の環境に合わせて置き換えてください．

storage="sqlite:///[path]/[database_name].db"

参考: https://optuna.readthedocs.io/en/stable/tutorial/20_recipes/001_rdb.html

ここまで終わったらhpo_pipelineを実行すると最適化過程がDBに保存されているはずです．

最後に下記のコマンドを実行してダッシュボードを確認できます．（第一引数はstrageに指定したURLと同じ）

optuna-dashboard sqlite:///[path]/[database_name].db

こんな感じのダッシュボードが生成されたら成功です．お疲れ様でした！