Changes between Version 14 and Version 15 of misc/setup_for_ML

Timestamp:

05/11/23 17:28:35 (22 months ago)

Author:

Takashi Obina

Comment:

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misc/setup_for_ML

@@ -465 +465 @@
 == !PyTorch インストール ==
 
-次にPyTorchを入れていく。やはり公式サイトからスタート
+最初に　venv 環境を設定する。上の作業と続けるには deactivate してからおこなうこと。
+
+どのpythonを使っているのかを確認してから。ベースとなるpythonは /opt/python 以下のものであること確認してから venv を作成する。
+{{{
+obina@notepc:~$ which python3
+/opt/python/3.10.11/bin/python3
+obina@notepc:~$ python3 -m venv ~/.venv/torch2.0
+obina@notepc:~$ source ~/.venv/torch2.0/bin/activate
+(torch2.0) obina@notepc:~$
+}}}
+
+次に、venv環境内にPyTorchをインストールする。やはり公式サイトからスタート
 https://pytorch.org/get-started/locally/
 PyTorchのOSやバージョン、GPUの有無などを選択。
@@ -485 +496 @@
 }}}
 となったので、これをいれる。
-
-
-まずは　venv として設定するときのバージョンは2.0.1とする。
-最初にどのpythonを使っているのかを確認してから。
-{{{
-obina@notepc:~$ which python3
-/opt/python/3.10.11/bin/python3
-obina@notepc:~$ python3 -m venv ~/.venv/torch2.0
-obina@notepc:~$ source ~/.venv/torch2.0/bin/activate
-(torch2.0) obina@notepc:~$
-}}}
 
 ここからは先ほどと同様にpipの更新を行った後で、torch入れる。
@@ -542 +542 @@
 ※ PyTorchでは numpy 1.24.1, TensorFlowでは  1.23.5 を使用している
 
-ここでは、!BoTorch, Ax を入れる。notebook, matplotlibも。
-{{{
-(torch2.0) obina@notepc:~$ pip install botorch ax-platform
-(torch2.0) obina@notepc:~$ pip install notebook matplotlib
+ここではサンプルとして、!BoTorch, Ax を入れる。notebook, matplotlibもまとめて入れてしまう。
+{{{
+(torch2.0) obina@notepc:~$ pip install botorch ax-platform notebook matplotlib
 }}}
 
@@ -592 +591 @@
 [Ax ・ Adaptive Experimentation Platform](https://ax.dev/)
 
-== GPyOpt ==
-いくつかの注意点のみ記載
+== GPyOptインストール ==
+先にいくつかの注意点のみ記載しておく。
  - python3.11ではコンパイルできないので python3.10を使用する(3.10->3.11でlongintrepr.hが無くなったことに起因)
  - numpy, matplotlibのバージョン指定が必要
@@ -600 +599 @@
 
 
+先ほどと同様に、~/.venv/gpyopt を作成してく方針とする。
+{{{
+obina@notepc:~$ which python3
+/opt/python/3.10.11/bin/python3
+obina@notepc:~$ python3 -m venv ~/.venv/gpyopt
+obina@notepc:~$ source ~/.venv/gpyopt/bin/activate
+(gpyopt) obina@npc:~$
+}}}
+pipをupdateした後で、GPyOptを入れる
+{{{
+(gpyopt) obina@notepc:~$ pip install --upgrade pip
+...
+(gpyopt) obina@notepc:~$ pip install GPyOpt numpy==1.23.1 notebook matplotlib==3.1.3
+...
+}}}
+
+notebookのエンジンをブラウザ無しで起動する
+{{{
+(gpyopt) obina@npc:~$ jupyter notebook --no-browser
+....
+    Or copy and paste one of these URLs:
+        http://localhost:8888/?token=91bde12e208d9c0fc57a9e23ee78264f5da132cee93f0d09
+}}}
+最後に出てくる{{{ http://... }}} URLをPCのブラウザで開く。
+
+ここではサンプルとして、加速器学会の例 https://www.pasj.jp/web_publish/pasj2021/proceedings/PDF/WEOB/WEOB03_oral.pdf をそのまま実行する。
+
+{{{
+import numpy as np
+import GPy
+import GPyOpt
+
+def targ_func(x):
+    val = np.cos(2.3*x) + 0.5*x
+    return val
+
+#__main__
+bounds = [{'name': 'x', 'type': 'continuous', 'domain': (0,10)}]
+
+# ベイズ推定用のオブジェクト作成
+myBopt = GPyOpt.methods.BayesianOptimization(f=targ_func,
+                                             domain=bounds,
+                                             initial_design_numdata=5,
+                                             acquisition_type='LCB')
+
+# 最適化実行
+myBopt.run_optimization(max_iter=15)
+
+# 結果表示
+print(myBopt.x_opt, myBopt.fx_opt)
+
+# プロット
+myBopt.plot_acquisition()
+myBopt.plot_convergence()
+}}}
+
+
+Notebookの様子はこんな感じ
+
+[[Image(GPyOpt_LCB3.png, 50%)]]
+
+
+LCBを使った場合の結果
+
+[[Image(GPyOpt_LCB1.png, 30%)]]
+[[Image(GPyOpt_LCB2.png, 30%)]]
+
+
+EIを使った場合の結果
+
+[[Image(GPyOpt_EI1.png, 30%)]]
+[[Image(GPyOpt_EI2.png, 30%)]]
+
+
 == 今後 ==
 ここから先はまだ書いていない
  * GPU環境 (CUDA)でのセットアップ例
- * GPyOptの使用例
- * BOTorch, Axの使用例
  * EPICS連携