1. 安装Ax：首先需要安装Ax模块，可以使用pip进行安装：pip install ax-platform
2. 定义参数空间：定义要优化的超参数空间，包括参数名称、类型、范围等，以下为定义一个连续范围内的学习率和优化器名称的参数空间示例：

import ax

parameters = [
    {"name": "learning_rate", "type": "range", "bounds": [0.001, 0.1], "log_scale": True},
    {"name": "optimizer", "type": "choice", "values": ["Adam", "SGD"]}
]

# 创建SearchSpace对象
search_space = ax.SearchSpace(parameters)

3. 定义评估函数：定义模型评估函数，使用超参数进行训练和测试，并返回在测试集上的性能指标：

def evaluate(parameters):
    learning_rate = parameters.get('learning_rate')
    optimizer = parameters.get('optimizer')

    # 使用超参进行训练模型
    model = train(learning_rate, optimizer)

    # 在测试集上评估模型性能
    loss, accuracy = test(model)

    # 返回性能指标
    return {"loss": loss, "accuracy": accuracy}

4. 配置并启动超参数优化：首先需要定义一个Experiment对象，配置要使用的搜索算法、参数空间等，然后启动优化进程，可以通过设置使用的计算资源进行分布式GPU优化：

from ax.service.ax_client import AxClient

# 创建experiment对象
experiment = ax.Experiment(
    name="example_experiment",
    search_space=search_space,
    evaluation_function=evaluate
)

# 配置搜索算法
ax_client = AxClient()
ax_client.create_experiment(experiment)

# 设置超参数优化迭代次数
total_trials = 10

for i in range(total_trials):
    # 获取下一个参数组合进行评估
    parameters, trial_index = ax_client.get_next