optuna.study.load_study

optuna.study.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、存在すればそれを読み込みます。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) – 値の提案を行う背景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