benderopt

无梯度也能调参,黑盒优化一键搞定

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 6 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 87
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源库,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

benderopt 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队vthorey
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源库,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型automl,deep-learning,hyperparameter-search,machine-learning,mlops,optimization
GitHub 星标★ 87
上线时间2017-03-13 00:00:00
代码更新2024-08-16
仓库体积5.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

benderopt 是一个黑盒优化库,旨在帮助用户在没有梯度信息的情况下,对任意函数进行参数调优。它解决了传统优化方法(如梯度下降)无法应用于离散、不可导或评估代价高昂的优化问题。核心能力包括:支持多种优化算法(如随机搜索、粒子群、贝叶斯优化等),提供统一的 API 来定义搜索空间和优化目标,并能自动记录优化历史。项目基于 Python 实现,代码简洁,适合快速集成到机器学习模型调参、实验设计等场景。目前项目处于早期阶段,功能正在迭代中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 87

核心亮点

  • 支持多种优化算法,可灵活切换策略
  • API 简洁,定义搜索空间和优化目标方便
  • 自动记录优化历史,便于分析和复现

不足之处

  • 文档和示例较少,上手门槛略高
  • 社区活跃度低,迭代速度待观察

适用场景

  • 机器学习模型超参数调优
  • 模拟实验参数寻优
  • 工程设计中黑盒函数优化

替代项目

Optuna、Hyperopt、Scikit-Optimize

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