optuna.load_study

optuna.load_study(*, study_name, storage, sampler=None, pruner=None)[source]

指定された名前を持つ既存の Study を読み込みます。

使用例

import optuna


def objective(trial):
    x = trial.suggest_float("x", 0, 10)
    return x**2


study = optuna.create_study(storage="sqlite:///example.db", study_name="my_study")
study.optimize(objective, n_trials=3)

loaded_study = optuna.load_study(study_name="my_study", storage="sqlite:///example.db")
assert len(loaded_study.trials) == len(study.trials)

Parameters:

study_name (str | None) – スタディの名前。各スタディは一意の名前で識別されます。None の場合、ストレージに単一のスタディが存在するかを確認し、存在する場合はそのスタディを読み込みます。ストレージに複数のスタディが存在する場合は study_name が必須です。
storage (str | storages.BaseStorage) – sqlite:///example.db のようなデータベース URL。詳細は create_study() のドキュメントも参照してください。
sampler ('samplers.BaseSampler' | None) – 値の提案を行うバックグラウンドアルゴリズムを実装したサンプラーオブジェクト。None を指定するとデフォルトで TPESampler が使用されます。samplers も参照してください。
pruner (pruners.BasePruner | None) – 見込みのないトライアルの早期停止を決定するプルーナーオブジェクト。None を指定するとデフォルトで MedianPruner が使用されます。pruners も参照してください。

Returns:

Study オブジェクト

Return type:

Study