我使用 KerasTuner 实现了超参数调整。我希望可以选择跳过超参数调整并使用默认值。
现在看起来是这样的(搜索后用最好的参数构建模型)
MyHyperModel(HyperModel)
def build(self, hp)
...hp.choice('hyperparameter', [1,2,3], default=3)
return model
tuner = HyperBand(
MyHyperModel(),
...
)
tuner.search(
train_inputs,
train_targets,
...
)
best_hp = tuner.get_best_hyperparameters()[0]
model = tuner.hypermodel.build(best_hp)
我想要类似的东西
default_model = tuner.hypermodel.build(use_default_parameter=True)
它返回具有超参数默认值的 Keras 模型,然后可以进行训练。但我无法弄清楚。