optunaを使って他プログラムのパラメータを最適化する

opt.py

#!/usr/bin/python
# coding: UTF-8

# 実行ファイルはコマンドライン引数としてパラメータを受け取り，目的関数値のみを標準出力に出力するものとする
# $ ./a.out 1.2 10
# 42

# configファイルには
# [varname] [vartype] [range]
# を書いておく
# 例えばコマンドライン引数としてdouble x ( 0 <= x <= 1.5 ),int n ( 1 <= n <= 100 )を受け取るプログラム(実行ファイル:a.out)なら
# config.txt:
#
# x uniform 0 1.5
# n int 1 100
#
# のように書いて，
# python opt.py config.txt ./a.out
# とすれば最適化してくれる

import subprocess
import sys
import optuna

def res_cmd(cmd):
    return subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE,shell=True).communicate()[0]

def set_objective(configfilename,execfilename):
    f = open(configfilename)
    lines = f.readlines()
    f.close()
    varinfo = []
    for line in lines:
        param = line.split()
        varname = param[0]
        vartype = param[1]
        varparam = param[2:]
        varinfo.append((varname,vartype,varparam))

    def objective(trial):
        varlist = []
        for (varname,vartype,varparam) in varinfo:
            if vartype == "int":
                varlist.append(trial.suggest_int(varname,int(varparam[0]),int(varparam[1])))
            elif vartype == "uniform":
                varlist.append(trial.suggest_uniform(varname,float(varparam[0]),float(varparam[1])))
            elif vartype == "loguniform":
                varlist.appned(trial.suggest_loguniform(varname,float(varparam[0]),float(varparam[1])))
            elif vartype == "discrete_uniform":
                varlist.append(trial.suggest_discrete_uniform(varname,float(varparam[0]),float(varparam[1]),float(varparam[2])))
        valstrlist = map(lambda var: str(var), varlist)
        cmd = execfilename+" "+(" ".join(valstrlist))
        ret = res_cmd(cmd)
        return float(ret)
    return objective

def main():
    argv = sys.argv
    argc = len(argv)
    if argc < 4:
        print(argv[0]+" [config file] [executable file] [n_trials]")
    study = optuna.create_study()
    study.optimize(set_objective(argv[1],argv[2]), n_trials=int(argv[3]))
    print(study.best_params)

if __name__ == '__main__':
  main()