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基本 Tuner 类

`Tuner` 类

keras_tuner.Tuner(
    oracle,
    hypermodel=None,
    max_model_size=None,
    optimizer=None,
    loss=None,
    metrics=None,
    distribution_strategy=None,
    directory=None,
    project_name=None,
    logger=None,
    tuner_id=None,
    overwrite=False,
    executions_per_trial=1,
    **kwargs
)

Keras 模型的调谐器类。

这是所有 Keras 模型调谐器的基本 Tuner 类。它管理 Keras 模型的构建、训练、评估和保存。可以通过继承该类创建新的调谐器。

所有与 Keras 相关的逻辑都在 Tuner.run_trial() 及其子例程中。在继承 Tuner 时，如果不调用 super().run_trial()，它可以调谐任何东西。

参数

oracle: Oracle 类的实例。
hypermodel: HyperModel 类的实例（或可调用对象，它接受超参数并返回 Model 实例）。当 Tuner.run_trial() 被覆盖且不使用 self.hypermodel 时，它是可选的。
max_model_size: 整数，模型参数中标量的最大数量。大于此值的模型将被拒绝。
optimizer: 可选优化器。它用于覆盖模型 compile 步骤中的 optimizer 参数。如果超模型不编译它生成的模型，那么必须指定此参数。
loss: 可选损失。可用于覆盖模型 compile 步骤中的 loss 参数。如果超模型不编译它生成的模型，那么必须指定此参数。
metrics: 可选指标。可用于覆盖模型 compile 步骤中的 metrics 参数。如果超模型不编译它生成的模型，那么必须指定此参数。
distribution_strategy: tf.distribute.Strategy 的可选实例。如果指定，每个试验将在此范围内运行。例如，tf.distribute.MirroredStrategy(['/gpu:0', '/gpu:1']) 将在两个 GPU 上运行每个试验。目前只支持单工作节点策略。
directory: 字符串，工作目录的相对路径。
project_name: 字符串，用作此 Tuner 保存的文件的前缀名称。
tuner_id: 可选字符串，用作此 Tuner 的 ID。
overwrite: 布尔值，默认为 False。如果为 False，则如果找到具有相同名称的现有项目，则重新加载该项目。否则，将覆盖该项目。
executions_per_trial: 整数，每个试验（模型配置）运行的执行次数（从头开始训练模型，从新的初始化开始）。模型指标可能会根据随机初始化而有很大差异，因此在每个试验中运行多次执行通常是一个好主意，以便评估给定一组超参数值的性能。
**kwargs: BaseTuner 的参数。

属性

remaining_trials: 剩余试验的数量，如果未设置 max_trials，则为 None。这在恢复先前停止的搜索时很有用。

[来源]

`get_best_hyperparameters` 方法

Tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)

返回最佳超参数，由目标决定。

此方法可用于重新实例化在搜索过程中找到的（未训练的）最佳模型。

示例

best_hp = tuner.get_best_hyperparameters()[0]
model = tuner.hypermodel.build(best_hp)

参数

num_trials: 可选的 HyperParameters 对象数量，要返回。

从最佳到最差排序的 HyperParameter 对象列表。

[来源]

`get_best_models` 方法

Tuner.get_best_models(num_models=1)

返回最佳模型，由调谐器的目标决定。

这些模型使用与其最佳检查点相对应的权重加载（在最佳试验的最佳时期的最后）。

此方法用于查询在搜索过程中训练的模型。为了获得最佳性能，建议使用在 search 期间找到的最佳超参数，在完整数据集上重新训练模型，这些超参数可以使用 tuner.get_best_hyperparameters() 获得。

参数

num_models: 可选的最佳模型数量，要返回。默认为 1。

从最佳到最差排序的已训练模型实例列表。

[来源]

`get_state` 方法

Tuner.get_state()

返回此对象的当前状态。

此方法在 save 期间调用。

一个字典，包含可序列化对象作为状态。

[来源]

`load_model` 方法

Tuner.load_model(trial)

从给定试验加载模型。

对于向 Oracle 报告中间结果的模型，通常 load_model 应该通过依赖 trial.best_step 来加载最佳报告的 step。

参数

trial: Trial 实例，与要加载的模型相对应的 Trial。

[来源]

`on_epoch_begin` 方法

Tuner.on_epoch_begin(trial, model, epoch, logs=None)

在时期开始时调用。

参数

trial: Trial 实例。
model: Keras Model。
epoch: 当前时期编号。
logs: 额外的指标。

[来源]

`on_batch_begin` 方法

Tuner.on_batch_begin(trial, model, batch, logs)

在批次开始时调用。

参数

trial: Trial 实例。
model: Keras Model。
batch: 当前时期内的当前批次编号。
logs: 额外的指标。

[来源]

`on_batch_end` 方法

Tuner.on_batch_end(trial, model, batch, logs=None)

在批次结束时调用。

参数

trial: Trial 实例。
model: Keras Model。
batch: 当前时期内的当前批次编号。
logs: 额外的指标。

[来源]

`on_epoch_end` 方法

Tuner.on_epoch_end(trial, model, epoch, logs=None)

在时期结束时调用。

参数

trial: Trial 实例。
model: Keras Model。
epoch: 当前时期编号。
logs: 字典。此时期的指标。这应该包括此时期目标的值。

[来源]

`run_trial` 方法

Tuner.run_trial(trial, )

评估一组超参数值。

此方法在 search 期间调用多次，以构建和评估具有不同超参数的模型，并返回目标值。

示例

您可以使用它与 self.hypermodel 来构建和拟合模型。

def run_trial(self, trial, *args, **kwargs):
    hp = trial.hyperparameters
    model = self.hypermodel.build(hp)
    return self.hypermodel.fit(hp, model, *args, **kwargs)

您也可以将其用作任何事物的黑盒优化器。

def run_trial(self, trial, *args, **kwargs):
    hp = trial.hyperparameters
    x = hp.Float("x", -2.0, 2.0)
    y = x * x + 2 * x + 1
    return y

参数

trial: Trial 实例，包含运行此试验所需的信息。超参数可以通过 trial.hyperparameters 访问。
*args: 由 search 传递的位置参数。
**kwargs: 由 search 传递的关键字参数。

History 对象，它是 model.fit() 的返回值，字典、浮点数或这些类型之一的列表。

如果返回字典，它应该是一个包含要跟踪的指标的字典。键是指标名称，其中包含 objective 名称。值应该是指标值。

如果返回浮点数，它应该是 objective 值。

如果多次评估模型，您可以返回上述任何类型结果的列表。最终目标值是列表中结果的平均值。

[来源]

`results_summary` 方法

Tuner.results_summary(num_trials=10)

显示调优结果摘要。

此方法打印搜索结果的摘要，包括每个试验的超参数值和评估结果。

参数

num_trials: 可选的要显示的试验数量。默认为 10。

[来源]

`save_model` 方法

Tuner.save_model(trial_id, model, step=0)

为给定试验保存模型。

参数

trial_id: 与此模型相对应的 Trial 的 ID。
model: 已训练的模型。
step: 整数，对于向 Oracle 报告中间结果的模型，保存文件对应于的步骤。例如，对于 Keras 模型，这是训练的时期数。

[来源]

`search` 方法

Tuner.search(*fit_args, **fit_kwargs)

搜索最佳超参数配置。

参数

*fit_args: 应该传递给 run_trial 的位置参数，例如训练和验证数据。
**fit_kwargs: 应该传递给 run_trial 的关键字参数，例如训练和验证数据。

[来源]

`search_space_summary` 方法

Tuner.search_space_summary(extended=False)

打印搜索空间摘要。

此方法打印搜索空间中超参数的摘要，可以在调用 search 方法之前调用。

参数

extended: 可选布尔值，是否显示扩展摘要。默认为 False。

[来源]

`set_state` 方法

Tuner.set_state(state)

设置此对象的当前状态。

此方法在 reload 期间调用。

参数

state: 一个字典，包含要还原的序列化对象作为状态。

基本 Tuner 类

Tuner 类

get_best_hyperparameters 方法

get_best_models 方法

get_state 方法

load_model 方法

on_epoch_begin 方法

on_batch_begin 方法

on_batch_end 方法

on_epoch_end 方法

run_trial 方法

results_summary 方法

save_model 方法

search 方法

search_space_summary 方法

set_state 方法

基本 Tuner 类

Tuner 类

get_best_hyperparameters 方法

get_best_models 方法

get_state 方法

load_model 方法

on_epoch_begin 方法

on_batch_begin 方法

on_batch_end 方法

on_epoch_end 方法

run_trial 方法

results_summary 方法

save_model 方法

search 方法

search_space_summary 方法

set_state 方法

`Tuner` 类

`get_best_hyperparameters` 方法

`get_best_models` 方法

`get_state` 方法

`load_model` 方法

`on_epoch_begin` 方法

`on_batch_begin` 方法

`on_batch_end` 方法

`on_epoch_end` 方法

`run_trial` 方法

`results_summary` 方法

`save_model` 方法

`search` 方法

`search_space_summary` 方法

`set_state` 方法