Keras调谐器 - Python

简介

Keras调谐器是用于通过搜索一系列超参数来调整深度学习模型的工具。它是Keras引入的一个新功能，旨在简化模型调优的过程。它基于深度学习模型库TensorFlow，因此可以很容易地与TensorFlow集成。

安装

要使用Keras调谐器，您需要确保已安装了TensorFlow。可以通过以下命令安装：

!pip install tensorflow

此外，还需要安装以下软件包：

!pip install keras-tuner

使用方法

定义模型

在使用Keras调谐器之前，需要定义模型，并确定您要调整的超参数。以下是一个简单的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from kerastuner import RandomSearch

def build_model(hp):
    model = keras.Sequential()
    model.add(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=keras.optimizers.Adam(
            hp.Choice('learning_rate',
                      values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])),
        loss='sparse_categorical_crossentropy',
        metrics=['accuracy'])
    
    return model

在这个例子中，我们定义了一个简单的神经网络模型，它包括一个或多个密集层和一个softmax层作为输出。此外，我们使用了Keras调谐器的大多数常见超参数，包括单位数，学习速率等等。

定义调谐器

在构建模型后，我们需要定义调谐器。有几个调谐器可供选择，包括随机和网格搜索。本例中，我们将使用随机搜索。

在下面的示例中，我们定义了一个随机搜索对象，它将遍历不同的超参数组合，并返回表现最好的那个。。

tuner = RandomSearch(
    build_model,
    objective='val_accuracy',
    max_trials=5,
    executions_per_trial=3,
    directory='my_dir',
    project_name='helloworld')

在它的构造函数中，我们传入了几个重要的参数。build_model是模型构建函数，objective是我们要优化的目标度量。最大尝试次数为5，每个尝试要执行3次。此外，我们指定了存储目录和项目名称。

执行调谐

在定义了调谐器后，我们可以开始进行实际调优。这可以通过调用tuner.search()方法实现，如下所示：

tuner.search(x_train, y_train,
             epochs=5,
             validation_data=(x_test, y_test))

在这里，我们传入训练和验证数据。请注意，这里的epochs参数是每个超参数组合的最大训练次数。

结果分析

当调谐器完成搜索后，我们可以获取最佳模型和超参数，如下所示：

best_model = tuner.get_best_models(num_models=1)[0]
best_hyperparameters = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]

总结

Keras调谐器是一个易于使用的深度学习超参数调优工具。它可以简化调优过程，减少手动调整超参数的时间。在本文中，我们介绍了如何使用它来定义并调优简单的神经网络。