今天就跟大家聊聊有關如何進行Keras中的神經網絡模型超參數調優，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
在目前神經網絡超參數調整的研究中，tensorflow/keras社區開發出了一款自動化調參工具 keras-tuner，通過keras-tuner我們在使tensorflow/keras 進行工程實踐時，在模型參數優化這一環節可以方便的幫助我們做一些工作。
首先我們安裝keras-tuner
要求：
Python 3.6
TensorFlow 2.0
從pypi安裝
pip install -U keras-tuner
使用很簡單，上來先import
import kerastuner as kt
首先先來介紹一下keras-tuner的參數類 HyperParameters，非常重要。
hp = kt.HyperParameters()
HyperParameters類作為一個hyerparameter容器。一個HyperParameters實例包含有關搜索空間和每個超參數的當前值的信息。當然也可以與使用超參數的模型構建代碼內聯定義超參數。這使您不必編寫樣板代碼，并有助于使代碼更具可維護性。
我們來看一個非常簡單的例子
import kerastuner as ktimport tensorflow as tf#初始化一個參數容器hp = kt.HyperParameters()#定義一個modeldef 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#包裝一個隨即搜索器tuner = kt.tuners.RandomSearch(build_model,objective='val_accuracy',max_trials=5,executions_per_trial=3,directory='my_dir',project_name='helloworld')#打印搜索空間的摘要tuner.search_space_summary()#搜索最佳的超參數配置tuner.search(x, y, epochs=5, validation_data=(val_x, val_y)#檢索最佳模型models = tuner.get_best_models(num_models=2)#打印結果摘要tuner.results_summary()
可以看出，kerastuner就是這么好用，簡潔的api方法定義隨機參數和訓練模型。
看完上述內容，你們對如何進行Keras中的神經網絡模型超參數調優有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
