超参数优化是深度学习模型开发过程中的一个核心技术难点。合适的超参数组合能够显著提升模型性能，但优化过程往往需要消耗大量计算资源和时间。本文介绍TorchOptimizer，这是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专门用于优化PyTorch Lightning模型的超参数配置。
TorchOptimizer是一个集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize贝叶斯优化功能的Python库。该框架通过高斯过程对目标函数进行建模，实现了高效的超参数搜索空间探索，并利用并行计算加速优化过程。主要功能如下：
贝叶斯优化机制：摒弃传统的网格搜索和随机搜索方法，采用高斯过程构建目标函数的概率模型，实现智能化的超参数组合选择。
并行计算架构：实现多CPU核心并行评估不同超参数配置，显著提升优化效率。
Lightning生态集成：专为PyTorch Lightning设计，完整支持callbacks机制和日志系统，实现无缝对接。
可配置搜索空间：基于scikit-optimize的维度规范，支持构建具有约束条件的复杂超参数搜索空间。
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