问题标签 [keras-tuner]
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python - 在 TensorFlow 2.5 环境中安装 keras_tuner
我正在尝试使用 keras_tuner.RandomSearch 来找到适合我的模型的最佳参数。我使用以下命令在我的 anaconda 命令提示符中安装了 keras_tuner：
conda install -c conda-forge keras-tuner
然后我按如下方式导入包： import keras_tuner as kt
但是当我调用 kt.RandomSearch 时，我收到以下错误消息：
tuner_search= kt.RandomSearch(build_model, AttributeError: 部分初始化的模块 'keras_tuner' 没有属性 'RandomSearch' （很可能是由于循环导入）。
以下是我的代码：
我的问题是如何安装keras_tuner和使用RandomSearch？
tensorflow - 在 keras_tuner 中使用随机搜索
当我运行 RandomSearch.search 时，我收到 logits 形状和标签形状不同的错误消息。我不明白错误是什么。有什么帮助吗？在错误消息之后：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：logits 和标签必须具有相同的第一维，得到 logits 形状 [32,15] 和标签形状 [480] [[node sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits（在 ProgramData\Anaconda3\envs 定义） \tf\lib\site-packages\keras_tuner\engine\tuner.py:147) ]] [Op:__inference_train_function_828] 函数调用堆栈：train_function
以下是我的代码：
问题出在这一行：
tuner_search.search(trainX,trainY,epochs=5,validation_split=0.1)
我的问题是如何解决这个错误？
execution - 没有得到关于我的模型调整的任何执行细节
当我运行这个程序时，我没有得到模型执行细节，也没有错误。我的问题是，尽管没有报告错误，为什么我没有得到有关模型执行的任何详细信息？以下是代码和输出：
编码：
我得到的输出：
2021-08-28 20:05:31.957461: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 成功打开动态库 cudart64_110.dll
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1418] 创建了 TensorFlow 设备（/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 具有 6003 MB 内存）-> 物理 GPU（设备：0，名称：采用 Max-Q 设计的 GeForce RTX 2070，pci 总线 ID：0000:01:00.0，计算能力：7.5）
keras - Keras Hypermodel - 使用默认参数构建
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）
我想要类似的东西
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。
python - 张量的形状与提供的形状不兼容，Keras Tuner 中的错误
我正在使用 Keras 调谐器。对于以下简单代码：
我已经尝试了不同数量的Dense层，我收到以下错误：
张量的形状 (20, 18) 与提供的形状 (20, 15) 不兼容
但是，当完全创建一个新项目时，它可以工作。原因是什么？
keras - 加载最佳试用版时，Keras 调谐器中是否存在错误？
我正在使用 Keras 来调整模型的超参数。搜索过程很顺利，但是，当我使用“tuner.results_summary()”或“tuner.oracle.get_best_trials(num_trials=1)[0]”查看得分最高的轨迹时，我发现了一些奇怪的东西。如果我运行“tuner.results_summary()”几次，搜索结束时，前 10 个试验是不同的。这是为什么？
如果我再次加载调谐器并查看结果摘要：
python - 如何将 keras 调谐器与 keras 功能 api 模型一起使用
我很难实现 keras 调谐器来找到这个 keras 功能 api 模型的层数、神经元和最佳学习率。
我的代码：
python - Keras 调谐器错误：logits 和标签必须具有相同的第一维
我正在处理自己的数据集并尝试使用 Keras 调谐器微调参数。我正在使用基本的模型构建功能：
在显示搜索空间摘要并尝试从以下代码语句中搜索最佳值之后：
出现以下错误：
logits 和 labels 必须具有相同的第一维，得到 logits 形状 [32,10] 和标签形状 [6144]
我试图将损失更改为'sparse_categorical_crossentropy'，'categorical_crossentropy'但没有奏效。
我的数据集形状如下：
python - 如何将参数传递给调谐器模型？
以下是我原来的 MLP 模型：
为了调整它，我实现了一个 Keras-Tuner 模型，如下所示：
而且，电话是这样的：
但是，它正在生成以下错误：
如何将num_features和的值传递num_classes到调谐器模型中？
python - 使用 Keras-tuner 进行超参数调整时的“准确性”错误
我原来的MLP模型如下：
为了调整上述模型，我创建了一个 Keras-tuner 模型，如下所示：
我收到以下输出：
为什么会收到一个警告和一个值错误？
我该如何解决这些问题？