问题标签 [keras-tuner]

我正在使用LSTM网络进行时间序列预测。我正在使用keras tunerforhyperparameters tuning但我总是得到一个空精度，如下面的代码所示。任何帮助都会很棒。

此代码读取一组测试和训练吉他 jpg 图像，供神经网络学习和测试。

下一段代码采用之前代码中保存的 pickle 文件，并且应该使用 Keras 调谐器搜索功能来运行具有不同数量的卷积层、层大小等的神经网络的不同变体，因此我可以选择最有效的版本。但是运行时会抛出这个错误：

所有变量的形状为：

(x_train = (1312, 70, 70, 1)

y_train =(1312,)

x_test = (1312, 70, 70, 1)

y_test =(12,)

我将如何解决这个错误？对我来说，这似乎是一个矩阵格式问题，但我在处理此类问题方面经验不足。

这是我的第一个机器学习项目，使用我自己创建的数据集。

不幸的是，Google Colab 一直在崩溃。它似乎与 keras 调谐器有关，但我不确定。

它实际上工作了一段时间。但是现在当我运行它时它会立即崩溃。

编辑：当我运行 Tuner.search 时，Colab 崩溃了。

日志。（从下往上阅读）

我的代码

任何帮助将非常感激！

我正在使用 Keras Tuner 为回归问题优化 CNN 模型。基本上，我将 DNA 序列转化为矩阵，以便将它们用作图像来训练 CNN 模型。我想预测的是取决于这些序列的百分比。

这是我要尝试的模型：

当我使用回归时，我将这个功能用于 R2Score，因为在 Keras 中他们缺少它：

对于调谐，我正在使用以下代码：

我在 model.compile 中得到错误，我怀疑我会在 Tuner 或 tuner.search 中得到相同的结果：

TypeError: fit() 得到了一个意外的关键字参数“metrics”

我看到了一些针对这个问题的解决方案，但没有一个对我有用，而且我看到的几乎每个 CNN 示例都用于分类，但我正在做回归。

Google Colab Pro 崩溃并重新启动内核。

在它崩溃之前，它运行了一段时间，运行了三个不同的试验。从那以后它立即崩溃。

这是代码：

内核不断崩溃并重新启动。这是会话日志：

有谁知道如何解决这个问题？我已经有这个问题几个星期了。

我在 Keras 中有一个现有的超参数搜索，使用kerastuner.tuners.RandomSearch. 它看起来像这样：

我查看了dask 文档，但没有看到任何等效的调用，尤其是将目标指定为“val_loss”。dask 是否有与上述声明等效的内容？我的目标是（看看是否）加快调谐器搜索过程。

我正在使用 Keras 和 Tensorflow 创建预测模型。我只有 CPU 设备，无法执行我的代码。在代码中只使用 Keras 和 Kerastuner 来搜索超参数。这是错误跟踪：

我试过这样的事情：

或者：

或者：

没有任何效果。这是我的信息设备：

非常感谢你的帮助。

我尝试导入 Kerastuner 但它显示

然后我运行python setup.py install 它说没有名为 setup.py 的文件我安装了 scikit-learn 和 kerastuner。我被困在这里任何建议都会很棒

我正在使用Keras调谐器BayesianOptimization来搜索模型的最佳超参数，我还使用TensorBoard回调来可视化每个模型/试验的性能。

然而，来自 Tuner 的试验被命名/标记得很奇怪（例如trial_1dc4838863f2e4e8a84f0e415ee1db33）。有没有办法让调谐器将试验命名为“ trial_1 ”、“ trial_2 ”等？而不是它后面的所有数字和字母？

我在文档中的任何地方都找不到Keras如何做，或者在创建 Tuner 实例时是否有参数。

我正在尝试KerasTuner将Mlflow. 我想记录 Keras Tuner 每次试用的每个 epoch 的损失。

我的做法是：

然而，损失值是在一个实验中（按顺序）报告的。有没有办法独立记录它们？