keras使用(keras)
最近,Keras官方发布了参与协调工具Keras Tuner,提供Keras内简单便捷的参与协调方式以及可视化和分析服务。 但是,目前发布的版本还不成熟。 Keras的作者Franois Chollet说:“大家先不要用。 API仍然不稳定”。
Keras Tuner GitHub地址: https://github.com/keras-team/keras-tuner
在上个月召开的谷歌I/o大会上,谷歌展示了Keras Tuner的功能。 Keras作者Franois Chollet也介绍了这个工具。
What is Keras Tuner是什么?
根据介绍,Keras Tuner是为AI业者、hypertuner算法制作者和模型设计师开发的简单高效的参与框架。 提供干净、简单的API,用户只需要修改几行代码就可以完成模型的调整工作。
除了简单直观的API之外,Keras Tuner还提供了SOTA hypertuner算法、可调的体系结构和无缝的实验记录功能。
另外,还可以用于TensorBoard、Colab、BigQuery、命令行等。
GoogleElieBursztein在I/O大会上还展示了Keras Tuner的使用示例。 Keras Tuner通过改变少量代码来调谐分类器ResNet101v2,生成的模型比原模型精度提高了20%,参数量减少了45%!
另外,Keras Tuner还提供了在线数据库,允许用户实时观察模型的培训情况。
使用Keras Tuner的示例
目前,在Keras Tuner GitHub项目中也提供了两个示例。
使用Keras Tuner的当前API在MNIST数据集上调整模型参数。
fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers
导入编号为
fromkerastuner.tunersimportgridsearchfromkerastuner.distributionsimportrange,Choice
(x,y ),) val_x,val_y )=keras.datasets.Mn ist.load _ data ) ) x=x.as类型(浮点32 ' )/255.val )
' '基本情况:-wedefinea ` build _ model ` function-ituseshyperparametersdefinedontheladjad -国际民用建筑模型-国际民用参数化建筑模型
def build _ model (:模型=keras.sequential ) model.add ) layers.flatten (输入形状=6528, 28 ) ) ) ) ) )福特20 ) :模型add (层.度(单元=范围('单元_ ' str (I ),32,512, 32 )、activation='relu ' )、activation='softmax ' ) (model.com pile (优化器=keras.optimizers.Adam (选择性)
tuner=网格搜索(构建模型,对象=' val _ accuracy ',编号执行=2) ) ) ) ) )。
Tuner.search(x=x,y=y,验证数据=) val_y,val_y ) )
使用Keras Tuner的未来API在MNIST数据集上调整模型参数:
fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportnumpyasnpfromkerastuner.tunerimportsequentialrandomsearch
(x,y ),) val_x,val_y )=keras.datasets.Mn ist.load _ data ) ) x=x.as类型(浮点32 ' )/255.val )
' '基本情况:-wedefinea ` build _ model ` function-ituseshyperparametersdefinedontheladjad -国际民用建筑模型-国际民用参数化建筑模型
ef build _ model (惠普) :模型=keras.sequential )、模型.添加)层.平板)输入形状=6528, 28 ) ) 20 ) : model.add (层度(units=惠普. range (units _ ' str (I ),32,512,32 ),活动=' ration
tuner=序列随机搜索(构建模型,对象=' val _ accuracy ' )
tuner.search(trials=2,x=x,y=y,epochs=5,验证数据=(val _ x,val_y ) )
Keras的作者Franois Chollet说
这两天,reddit的网民发表了介绍这个强大工具的帖子,引发了话题。 但是,第一击(Keras的作者Franois Chollet )! “及时”泼了冷水:
目前,Keras Tuner是前AlPhA版。 大家先不要使用。 目前只具备随机搜索和宽带功能。
接下来,API将发生很大变化。 测试版的发布至少需要几个月。 发行后,使用该工具,可以使用各种技术进行分布式参与,Keras Tuner将集成谷歌云调整应用程序。
他还欢迎社区做出积极贡献,并表示,Keras团队将在Keras Tuner API更加稳定之后,在GitHub repo上公布路线图。
参考内容:
3559 www.Reddit.com/r /机器学习/注释/bzs5r9/n _ keras _ tuner _ official _ hyperparameter _ tun innns
359 Elie.net/static/files/cutting-edge-tensor流量-密钥转换器-人类性能/切割-边缘