问题标签 [hyperopt]
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python - 无法运行 SVC 没有错误，但它只是卡住了，有什么办法可以超时吗？
无法在适合 SVC 的情况下运行代码不知道是什么导致了问题，正在寻找适合 SVC 的解决方案，没有挂起或超时和跳过的方法。如果我做更多的评估，它就会挂起的可能性就越大。我必须重新启动 Jupyter notebook 内核才能再次运行代码。
python - TypeError: hp_choice() 接受 2 个位置参数，但给出了 7 个
我正在尝试使用 hyperas 库对这个 keras 模型进行超参数优化，我以前从未这样做过，所以我基本上遵循了这里的分步完整示例，但我收到了提到的错误。提前致谢。
python - CNN Keras 使用 Hyperas 错误：AttributeError: 'str' object has no attribute 'ndim'
模型编译并运行，直到到达代码末尾评估模型的行。我认为错误是它收到了一个字符串，但没想到有一个字符串，但我不知道如何修复它。提前致谢。
评估最佳性能模型：data = [standardize_single_array(x) for x in data] 文件“/home/bjorn/PycharmProjects/Test/venv/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training_utils.py”，第 92 行，数据 = [standardize_single_array(x) for x in data] 文件“/home/bjorn/PycharmProjects/Test/venv/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training_utils.py”，第 27 行, 在standardize_single_array elif x.ndim == 1: AttributeError: 'str' object has no attribute 'ndim'
进程以退出代码 1 结束
python - 文本火车数据上的 Hyperopt：ValueError：无法连接零维数组
我正在使用 hyperopt 包（版本 0.1.2），我发现以下错误：
原始的 X 和 y 数据作为一个列表，这里的代码如下：
我已经尝试创建一个 numpy 数组而不是列表，但结果总是这个错误。
python - Hyperopt timeout?
I'm trying without success to set a timeout when calling 'fmin' from Hyperopt package.
I would like to stop the entire process when max_evals are reached or when time passed (from the first iteration not each trial) > timeout.
Anyone had the same problem and has somehow found a solution?
Many thanks!
machine-learning - 使用 Keras 加快模型评估速度
我想检索模型在验证数据上的速度指标，以便比较不同的参数及其对速度的影响。例如，每批花费在验证数据上的时间。或者，由于我使用 hyperopt，每次迭代/试验所花费的时间，也用于验证数据。
有什么方法可以使用validation_split> 0、predict（）或evaluate（）的fit（）输出或hyperopt中Trials的属性？
如果没有，我想我将不得不在代码中添加时间地标，但这对我来说并不理想。
谢谢！
python-3.x - Hypetopt 和 STATUS_FAIL 使用错误“ValueError：尝试获取空序列的 argmin”
我正在试验 Hyperopt 和 scikit-learn。据我所知，您只需要{'status':STATUS_FAIL}为没有收敛的情况提供字典，但我面临错误消息。我不太确定我是否在返回的字典中遗漏了一些数据、参数或键，我是否误解了有关 Hyperopt 使用的某些内容。
认为它可能是字典中的任何附加和必要元素，我已经尝试了一些组合，例如：
我的代码如下所示：
这是我正在使用的目标函数：
收到的错误消息是：
pytorch - 无法重现使用 hyperopt 从超参数调整中获得的结果
我已经建立了一个 Pytorch 模型并使用库 Hyperopt 执行了超参数调整。尽管我已经在每次运行开始时调用了以下种子函数，但获得的结果是不可重现的：
实用程序.py
培训师.py
经过进一步检查，我发现 hyperopt 调优的第一个结果始终是可重现的，但随后的运行则不是。这对我来说是出乎意料的，因为我已经在 train 函数的开头调用了 seed_everthing() 。
另外，如果我按以下方式进行培训：
迭代 1 和 2 的结果彼此不同，但它们始终相同（即迭代 1 始终给出 1.31714 的 train_loss，而迭代 2 始终给出 4.31235）
我希望迭代 1 和迭代 2 会给出相同的结果，因为它应该是可重现的。
pytorch - 如何将 Hyperopt 和 Sacred 合并在一起？
我正在尝试使用omniboard 来跟踪hyperopt 库正在进行的所有实验。下面的链接来自神圣图书馆文档，我无法使用它将 hyperopt 和神圣合并在一起。现在，当我定义一个目标函数并将其放入 fmin() 时，我收到一个 TypeError 说“NoneType object is not callable”。有人可以帮我想办法解决这个问题。
python-3.x - KeyError: '[...] not in index' 当训练/测试集手动拆分成两个文件时发生
在我的数据集上使用 sklearn hyperopt 回归示例时，我收到错误 KeyError: '[...] Not in index'。
我已经看到了这个问题的其他答案，其中解决方案是，例如，X_train 应该设置为 X_train = X.iloc[train_indices] 并且缺少 iloc 使用是问题所在。但在我的问题中，我手动将我的数据集拆分为两个文件，所以我不需要做任何切片或索引。我使用不同的脚本来获取一个大数据集并将其拆分为一个训练集文件和一个测试集文件。这些文件没有索引列，只有数字。如果您想知道它来自 UCI 的数据集，称为蛋白质物理化学数据集。
完整的完整回溯如下