【发布时间】:2021-10-27 18:19:01
【问题描述】:
我尝试使用 Keras Tuner 进行超参数优化:
import keras
from kerastuner import HyperModel
from kerastuner.tuners import Hyperband
input_shape = (1, 28, 28)
num_classes = 10
# Define hypermodel class
class CNNHyperModel(HyperModel):
def __init__(self, input_shape, num_classes):
self.input_shape = input_shape
self.num_classes = num_classes
def build(self, hp):
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu", input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation="relu"))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation="softmax"))
model.compile(
loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
metrics=["accuracy"],
)
return model
# Instantiate
hypermodel = CNNHyperModel(input_shape=input_shape, num_classes=num_classes)
# Create tuner
HYPERBAND_MAX_EPOCHS = 40
MAX_TRIALS = 20
EXECUTION_PER_TRIAL = 2
SEED = 1
tuner = RandomSearch(
hypermodel,
max_epochs=HYPERBAND_MAX_EPOCHS,
objective='val_accuracy',
seed=SEED,
max_trials=MAX_TRIALS,
executions_per_trial=EXECUTION_PER_TRIAL,
directory='hyperband',
project_name='mnist'
)
我明白了
AttributeError: 模块 'tensorflow._api.v1.keras.metrics' 没有属性 'Metric'
使用 conda 安装了 Tensorflow 1.13 和 2.0。
按照this answer 中的建议包含from tensorflow.python.keras.metrics import Metric 不会改变任何内容。
【问题讨论】:
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这样做
from tensorflow.keras.metrics import Metric -
不幸的是,这会产生
ImportError: cannot import name 'Metric' from 'tensorflow.keras.metrics' (/opt/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/_api/v1/keras/metrics/__init__.py)。 -
我想你使用的是 v1
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请您将 TF 更新到 1.15.2 并尝试。我在使用
from tensorflow.python.keras.metrics import Metric的 TF 1.15.2 和 TF 2.2.0-rc2 中没有遇到任何问题。 -
我注意到我确实在使用 TF 1.13。尽管我在虚拟环境中安装了 TF 2.0,但当我打印 tf.__version__ 时,它显示的是 1.13。我在 vscode 中的 jupyter 中编码,找不到解决方案。
标签: python tensorflow keras