如何进行Keras中的神经网络模型超参数调优
发表于:2024-09-27 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年09月27日,今天就跟大家聊聊有关如何进行Keras中的神经网络模型超参数调优,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。在目前神经网络超参数调整的研究中
千家信息网最后更新 2024年09月27日如何进行Keras中的神经网络模型超参数调优
今天就跟大家聊聊有关如何进行Keras中的神经网络模型超参数调优,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
在目前神经网络超参数调整的研究中,tensorflow/keras社区开发出了一款自动化调参工具 keras-tuner,通过keras-tuner我们在使tensorflow/keras 进行工程实践时,在模型参数优化这一环节可以方便的帮助我们做一些工作。
首先我们安装keras-tuner
要求:
Python 3.6
TensorFlow 2.0
从pypi安装
pip install -U keras-tuner
使用很简单,上来先import
import kerastuner as kt
首先先来介绍一下keras-tuner的参数类 HyperParameters,非常重要。
hp = kt.HyperParameters()
HyperParameters类作为一个hyerparameter容器。一个HyperParameters实例包含有关搜索空间和每个超参数的当前值的信息。当然也可以与使用超参数的模型构建代码内联定义超参数。这使您不必编写样板代码,并有助于使代码更具可维护性。
我们来看一个非常简单的例子
import kerastuner as kt
import tensorflow as tf
#初始化一个参数容器
hp = kt.HyperParameters()
#定义一个model
def build_model(hp):
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32), activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])),
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
return model
#包装一个随即搜索器
tuner = kt.tuners.RandomSearch(
build_model,
objective='val_accuracy',
max_trials=5,
executions_per_trial=3,
directory='my_dir',
project_name='helloworld')
#打印搜索空间的摘要
tuner.search_space_summary()
#搜索最佳的超参数配置
tuner.search(x, y, epochs=5, validation_data=(val_x, val_y)
#检索最佳模型
models = tuner.get_best_models(num_models=2)
#打印结果摘要
tuner.results_summary()
可以看出,kerastuner就是这么好用,简洁的api方法定义随机参数和训练模型。
看完上述内容,你们对如何进行Keras中的神经网络模型超参数调优有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注行业资讯频道,感谢大家的支持。
参数
模型
搜索
神经
神经网络
网络
代码
内容
容器
摘要
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