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我打算对 tflearn 模型的超参数执行网格搜索。似乎生成的模型tflearn.DNN与 sklearn 的 GridSearchCV 期望不兼容：

from sklearn.grid_search import GridSearchCV
import tflearn
import tflearn.datasets.mnist as mnist
import numpy as np

X, Y, testX, testY = mnist.load_data(one_hot=True)

encoder = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
encoder = tflearn.fully_connected(encoder, 256)
encoder = tflearn.fully_connected(encoder, 64)

# Building the decoder
decoder = tflearn.fully_connected(encoder, 256)
decoder = tflearn.fully_connected(decoder, 784)

# Regression, with mean square error
net = tflearn.regression(decoder, optimizer='adam', learning_rate=0.01,
                         loss='mean_square', metric=None)

model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0)

grid_hyperparams = {'optimizer': ['adam', 'sgd', 'rmsprop'], 'learning_rate': np.logspace(-4, -1, 4)}
grid = GridSearchCV(model, param_grid=grid_hyperparams, scoring='mean_squared_error', cv=2)
grid.fit(X, X)

我得到错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-fd63245cd0a3> in <module>()
     22 grid_hyperparams = {'optimizer': ['adam', 'sgd', 'rmsprop'], 'learning_rate': np.logspace(-4, -1, 4)}
     23 grid = GridSearchCV(model, param_grid=grid_hyperparams, scoring='mean_squared_error', cv=2)
---> 24 grid.fit(X, X)
     25 
     26 

/home/deeplearning/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/grid_search.py in fit(self, X, y)
    802 
    803         """
--> 804         return self._fit(X, y, ParameterGrid(self.param_grid))
    805 
    806 

/home/deeplearning/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/grid_search.py in _fit(self, X, y, parameter_iterable)
    539                                          n_candidates * len(cv)))
    540 
--> 541         base_estimator = clone(self.estimator)
    542 
    543         pre_dispatch = self.pre_dispatch

/home/deeplearning/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/base.py in clone(estimator, safe)
     45                             "it does not seem to be a scikit-learn estimator "
     46                             "as it does not implement a 'get_params' methods."
---> 47                             % (repr(estimator), type(estimator)))
     48     klass = estimator.__class__
     49     new_object_params = estimator.get_params(deep=False)

TypeError: Cannot clone object '<tflearn.models.dnn.DNN object at 0x7fead09948d0>' (type <class 'tflearn.models.dnn.DNN'>): it does not seem to be a scikit-learn estimator as it does not implement a 'get_params' methods.

知道如何获得适合 GridSearchCV 的对象吗？

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1 回答 1

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我没有使用 tflearn 的经验，但我确实有一些 Python 和 sklearn 的基本背景。从 StackOverflow 屏幕截图中的错误来看，tflearn **models **没有与 scikit-learn 估计器相同的方法或属性。这是可以理解的，因为它们不是 scikit-learn 估计器。

Sklearn 的网格搜索 CV 仅适用于与 scikit-learn 估计器具有相同方法和属性的对象（例如具有 fit() 和 predict() 方法）。如果您打算使用 sklearn 的网格搜索，则必须围绕 tflearn 模型编写自己的包装器，以使其作为 sklearn 估计器的替代品，这意味着您必须编写自己的具有相同的类方法与任何其他 scikit-learn 估计器一样，但使用 tflearn 库来实际实现这些方法。

为此，请了解基本 scikit-learn 估计器的代码（最好是您熟悉的那个），并查看 fit()、predict()、get_params() 等方法对对象及其内部结构的实际作用。然后使用 tflearn 库编写您自己的类。

首先，在 Google 上进行快速搜索会发现这个存储库是“用于 tensorflow 框架的精简 scikit-learn 样式包装器”：DSLituiev/tflearn ( https://github.com/DSLituiev/tflearn )。我不知道这是否可以替代 Grid Search，但值得一看。

于 2016-09-15T20:50:39.700 回答