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正如我所习惯的那样，我可以经常使用model.save(filename)保存我的模型来接收.model文件；但是，当尝试使用如下代码执行此操作时： max_trials = 5, directory = LOG_DIR
tuner.search(x= x_train, y= y_train, epochs= 1, batch_size=64, validati
浏览 1修改于2021-03-09得票数 1
也许我错过了这个，但是它应该以最直接的方式在keras_tuner中考虑。解决方法是使用调度回调，并在编译中实现这一点。
所有这些都缺少调谐器库框架吗？这些似乎是你喜欢调整的普通事物。
浏览 2提问于2021-11-12得票数 0
我正在尝试重新加载或访问Keras-Tuner Trials，在Tuner的搜索完成后检查结果。我无法找到任何与此问题相关的文档或答案。例如，我设置了BayesianOptimization来搜索最佳的超参数，如下所示：tuner = kt.BayesianOptimizationmax_trials=10, project_name
浏览 3提问于2021-05-12得票数 1
例如，考虑来自https://towardsdatascience.com/hyperparameter-tuning-with-keras-tuner-283474fbfbe的示例调谐器类 fromoptimizer='rmsprop',loss='mse',metrics=['mse']
浏览 33提问于2020-10-06得票数 0
我正在用Keras调谐器调整一个神经网络tuner = RandomSearch( objective='val_accuracy',='helloworld')/my_dir/helloworld/-trial_yyyy-oracle.json我可以通过写作得到总结
tuner.result_s
浏览 0提问于2020-08-18得票数 1
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits (定义在ProgramData\Anaconda3\envs\tf\lib\site-packages\keras_tuner\engine\tuner.py:147)上) Op:__inference_train_function_828函数调用堆栈: train_function
import tensorflowas tf
import keras_tuner a
浏览 2修改于2021-08-27得票数 0
我已经构建了我的模型，如果我只调优一个变量，并且不在其他层上重复它，它就可以工作。例如，仅在一个层中调整unit。就像我下面的代码一样，我试图调优多个units，但它不起作用。 def model_builder(hp): hp_units_1 = hp.Int('units_1', min_value=32, max_value=512, step=32)
model.add(keras.layers
浏览 3提问于2021-04-22得票数 0
使用Keras-tuner创建超参数调整对象并调用search方法，搜索完成后很容易检索到最佳的超参数配置，但是似乎没有任何内置的方法也可以返回相应的验证损失值，并根据这些值进行排名。如何在返回tuner.get_best_hyperparameters(3)方法的同时返回每个试验的验证损失？我希望可以使用回调，但我不确定如何使用回调。
浏览 3提问于2021-04-20得票数 0
我第一次尝试使用keras-tuner调优的深度学习模型。mean_squared_error'], )
~\A
浏览 44修改于2020-06-05得票数 3
我正在尝试使用Keras Tuner搜索模型的超参数，但在运行代码时得到以下错误："RuntimeError:模型构建函数没有返回有效的Keras模型实例，找到< keras.engine.sequential.Sequentialobject at 0x000001E9C2903F28 >“ 我已经在互联网上搜索，但没有找到任何可以帮助的东西，我也遵循了Keras Tuner gitHub页面(https://github.com/keras-team/keras-tuner)
浏览 44提问于2020-03-09得票数 1
回答已采纳
我很难弄清楚如何通过keras调谐器函数传递多个参数。我找遍了所有的available documentation和与此相关的问题，但我找不到任何关于这个特定问题的东西。 我只希望能够通过这个函数传递额外的参数： def build_model(hp, some_val_1, some_val_2) 整体代码(简化)： import kerastuner as kt
print(some_val_1)
conv1d_val_1 =
浏览 33修改于2020-09-07得票数 0
=1, min_delta=1e-4, mode='min')
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True
project_name = "ArtNet23_new",
tuner.search
浏览 27修改于2020-12-15得票数 2
我正在尝试使用keras_tuner.RandomSearch来找到最适合我的模型的参数。我使用以下命令在anaconda命令提示符中安装了keras_tuner：然后，我按如下方式导入了这个包:将keras_tuner导入为kttuner_search= kt.RandomSearch(build_model，AttributeError:部分初始化模块'keras_tuner</e
浏览 1修改于2021-08-26得票数 0
回答已采纳
用于model.fit()的代码不适用于tuner.search()。有人能为我提供一些关于这方面的指导吗。谢谢。label = 'Val Error') plt.ylim([0,400])plot_model(history)history = tuner.search(x = normed_train_data, epochs = 200
浏览 5提问于2022-04-18得票数 1
我执行了这个命令"pip install keras-tuner“，并成功地安装了它。但是当我导入它“将keras_tuner导入为kt”并运行python脚本时我正在离线使用python3.7.9，tensorflow 2.0
浏览 17提问于2022-02-05得票数 1
metrics="categorical_accuracy" # return model project_name="tuner_random_project_name", File
浏览 32修改于2021-11-09得票数 0
回答已采纳
是否可以基于测试集而不是训练集，使用keras-tuner对模型性能进行评分/评估？我之所以这样问，是因为到目前为止，我的理解是，在tuner.search()中用作目标的度量函数只使用y_true和y_pred作为输入参数，并且它们都引用训练集(如果我错了，请纠正我)。
浏览 6修改于2021-06-26得票数 1
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