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केरस ट्यूनर का परिचय

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अवलोकन

केरस ट्यूनर एक पुस्तकालय है जो आपको अपने टेंसरफ्लो प्रोग्राम के लिए हाइपरपैरामीटर का इष्टतम सेट चुनने में मदद करता है। अपने मशीन लर्निंग (एमएल) आवेदन के लिए hyperparameters का सही सेट का चयन करने की प्रक्रिया hyperparameter ट्यूनिंग या hypertuning कहा जाता है।

हाइपरपैरामीटर वे चर हैं जो प्रशिक्षण प्रक्रिया और एक एमएल मॉडल की टोपोलॉजी को नियंत्रित करते हैं। ये चर प्रशिक्षण प्रक्रिया में स्थिर रहते हैं और सीधे आपके एमएल कार्यक्रम के प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं। हाइपरपैरामीटर दो प्रकार के होते हैं:

  1. इस तरह के नंबर और छिपा परतों की चौड़ाई के रूप में मॉडल hyperparameters जो प्रभाव मॉडल चयन
  2. एल्गोरिथ्म hyperparameters जो इस तरह के स्टोकेस्टिक ढाल वंश (SGD) और ए के निकटतम पड़ोसियों के लिए निकटतम पड़ोसियों की संख्या (KNN) वर्गीकारक के लिए सीखने की दर के रूप में गति और सीखने एल्गोरिथ्म के गुणवत्ता को प्रभावित

इस ट्यूटोरियल में, आप छवि वर्गीकरण एप्लिकेशन के लिए हाइपरट्यूनिंग करने के लिए केरस ट्यूनर का उपयोग करेंगे।

सेट अप

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

केरस ट्यूनर को स्थापित और आयात करें।

pip install -q -U keras-tuner
import keras_tuner as kt

डेटासेट डाउनलोड करें और तैयार करें

इस ट्यूटोरियल में, आप एक मशीन सीखने मॉडल के लिए सबसे अच्छा hyperparameters खोजने के लिए Keras ट्यूनर का उपयोग करेगा कि वर्गीकरण से कपड़े की छवियों फैशन MNIST डाटासेट

डेटा लोड करें।

(img_train, label_train), (img_test, label_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz
32768/29515 [=================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz
26427392/26421880 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
8192/5148 [===============================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k-images-idx3-ubyte.gz
4423680/4422102 [==============================] - 0s 0us/step
# Normalize pixel values between 0 and 1
img_train = img_train.astype('float32') / 255.0
img_test = img_test.astype('float32') / 255.0

मॉडल को परिभाषित करें

जब आप हाइपरट्यूनिंग के लिए एक मॉडल बनाते हैं, तो आप मॉडल आर्किटेक्चर के अलावा हाइपरपैरामीटर खोज स्थान को भी परिभाषित करते हैं। मॉडल आप hypertuning के लिए स्थापित एक hypermodel कहा जाता है।

आप दो दृष्टिकोणों के माध्यम से एक हाइपरमॉडल को परिभाषित कर सकते हैं:

  • मॉडल बिल्डर फ़ंक्शन का उपयोग करके
  • उपवर्गीकरण तक HyperModel Keras ट्यूनर एपीआई के वर्ग

तुम भी दो पूर्व निर्धारित का उपयोग कर सकते HyperModel - वर्गों HyperXception और HyperResNet कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों के लिए।

इस ट्यूटोरियल में, आप छवि वर्गीकरण मॉडल को परिभाषित करने के लिए मॉडल बिल्डर फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं। मॉडल बिल्डर फ़ंक्शन एक संकलित मॉडल देता है और मॉडल को हाइपरट्यून करने के लिए इनलाइन परिभाषित हाइपरपैरामीटर का उपयोग करता है।

def model_builder(hp):
  model = keras.Sequential()
  model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))

  # Tune the number of units in the first Dense layer
  # Choose an optimal value between 32-512
  hp_units = hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32)
  model.add(keras.layers.Dense(units=hp_units, activation='relu'))
  model.add(keras.layers.Dense(10))

  # Tune the learning rate for the optimizer
  # Choose an optimal value from 0.01, 0.001, or 0.0001
  hp_learning_rate = hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])

  model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=hp_learning_rate),
                loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                metrics=['accuracy'])

  return model

ट्यूनर को इंस्टेंट करें और हाइपरट्यूनिंग करें

हाइपरट्यूनिंग करने के लिए ट्यूनर को इंस्टेंट करें। - Keras ट्यूनर चार ट्यूनर उपलब्ध है RandomSearch , Hyperband , BayesianOptimization , और Sklearn । इस ट्यूटोरियल में, आप का उपयोग Hyperband ट्यूनर।

Hyperband ट्यूनर का दृष्टांत के लिए, आपको hypermodel निर्दिष्ट करनी होगी, objective अनुकूलन करने के लिए और ट्रेन (करने के लिए अवधियों की अधिकतम संख्या max_epochs )।

tuner = kt.Hyperband(model_builder,
                     objective='val_accuracy',
                     max_epochs=10,
                     factor=3,
                     directory='my_dir',
                     project_name='intro_to_kt')

हाइपरबैंड ट्यूनिंग एल्गोरिदम अनुकूली संसाधन आवंटन का उपयोग करता है और उच्च प्रदर्शन वाले मॉडल पर शीघ्रता से अभिसरण करने के लिए प्रारंभिक-रोक देता है। यह एक स्पोर्ट्स चैंपियनशिप स्टाइल ब्रैकेट का उपयोग करके किया जाता है। एल्गोरिथ्म कुछ युगों के लिए बड़ी संख्या में मॉडलों को प्रशिक्षित करता है और अगले दौर में केवल शीर्ष प्रदर्शन करने वाले आधे मॉडल को आगे बढ़ाता है। Hyperband कंप्यूटिंग 1 + लॉग से एक दायरे में प्रशिक्षित करने के लिए मॉडल की संख्या निर्धारित करता है factor ( max_epochs ) और निकटतम पूर्णांक तक इसे गोलाई।

सत्यापन हानि के लिए एक निश्चित मूल्य तक पहुंचने के बाद प्रशिक्षण को जल्दी से रोकने के लिए कॉलबैक बनाएं।

stop_early = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

हाइपरपैरामीटर खोज चलाएँ। खोज विधि के लिए बहस के लिए इस्तेमाल किया उन लोगों के रूप में एक ही कर रहे हैं tf.keras.model.fit ऊपर कॉलबैक के अलावा।

tuner.search(img_train, label_train, epochs=50, validation_split=0.2, callbacks=[stop_early])

# Get the optimal hyperparameters
best_hps=tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]

print(f"""
The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected
layer is {best_hps.get('units')} and the optimal learning rate for the optimizer
is {best_hps.get('learning_rate')}.
""")
Trial 30 Complete [00h 00m 27s]
val_accuracy: 0.8523333072662354

Best val_accuracy So Far: 0.8889999985694885
Total elapsed time: 00h 05m 35s
INFO:tensorflow:Oracle triggered exit

The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected
layer is 384 and the optimal learning rate for the optimizer
is 0.001.

मॉडल को प्रशिक्षित करें

खोज से प्राप्त हाइपरपैरामीटर के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए युगों की इष्टतम संख्या ज्ञात कीजिए।

# Build the model with the optimal hyperparameters and train it on the data for 50 epochs
model = tuner.hypermodel.build(best_hps)
history = model.fit(img_train, label_train, epochs=50, validation_split=0.2)

val_acc_per_epoch = history.history['val_accuracy']
best_epoch = val_acc_per_epoch.index(max(val_acc_per_epoch)) + 1
print('Best epoch: %d' % (best_epoch,))
Epoch 1/50
1500/1500 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.4977 - accuracy: 0.8242 - val_loss: 0.4863 - val_accuracy: 0.8190
Epoch 2/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3720 - accuracy: 0.8651 - val_loss: 0.3629 - val_accuracy: 0.8681
Epoch 3/50
1500/1500 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.3329 - accuracy: 0.8783 - val_loss: 0.3530 - val_accuracy: 0.8718
Epoch 4/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3087 - accuracy: 0.8857 - val_loss: 0.3588 - val_accuracy: 0.8673
Epoch 5/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2900 - accuracy: 0.8903 - val_loss: 0.3117 - val_accuracy: 0.8876
Epoch 6/50
1500/1500 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.2742 - accuracy: 0.8971 - val_loss: 0.3571 - val_accuracy: 0.8754
Epoch 7/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2591 - accuracy: 0.9045 - val_loss: 0.3187 - val_accuracy: 0.8873
Epoch 8/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2470 - accuracy: 0.9074 - val_loss: 0.3161 - val_accuracy: 0.8888
Epoch 9/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2368 - accuracy: 0.9112 - val_loss: 0.3652 - val_accuracy: 0.8741
Epoch 10/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2273 - accuracy: 0.9150 - val_loss: 0.3198 - val_accuracy: 0.8898
Epoch 11/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2168 - accuracy: 0.9183 - val_loss: 0.3274 - val_accuracy: 0.8837
Epoch 12/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2073 - accuracy: 0.9225 - val_loss: 0.3253 - val_accuracy: 0.8887
Epoch 13/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2018 - accuracy: 0.9236 - val_loss: 0.3616 - val_accuracy: 0.8821
Epoch 14/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1924 - accuracy: 0.9268 - val_loss: 0.3484 - val_accuracy: 0.8904
Epoch 15/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1854 - accuracy: 0.9298 - val_loss: 0.3100 - val_accuracy: 0.8960
Epoch 16/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1767 - accuracy: 0.9337 - val_loss: 0.3314 - val_accuracy: 0.8928
Epoch 17/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1737 - accuracy: 0.9336 - val_loss: 0.3347 - val_accuracy: 0.8932
Epoch 18/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1665 - accuracy: 0.9373 - val_loss: 0.3376 - val_accuracy: 0.8933
Epoch 19/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1611 - accuracy: 0.9395 - val_loss: 0.3484 - val_accuracy: 0.8938
Epoch 20/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1569 - accuracy: 0.9420 - val_loss: 0.3904 - val_accuracy: 0.8802
Epoch 21/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1517 - accuracy: 0.9429 - val_loss: 0.3665 - val_accuracy: 0.8904
Epoch 22/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1466 - accuracy: 0.9452 - val_loss: 0.3482 - val_accuracy: 0.8959
Epoch 23/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1418 - accuracy: 0.9460 - val_loss: 0.3569 - val_accuracy: 0.8950
Epoch 24/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1390 - accuracy: 0.9481 - val_loss: 0.4292 - val_accuracy: 0.8806
Epoch 25/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1329 - accuracy: 0.9496 - val_loss: 0.3706 - val_accuracy: 0.8957
Epoch 26/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1302 - accuracy: 0.9509 - val_loss: 0.3662 - val_accuracy: 0.8929
Epoch 27/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1243 - accuracy: 0.9535 - val_loss: 0.3984 - val_accuracy: 0.8907
Epoch 28/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1244 - accuracy: 0.9537 - val_loss: 0.3822 - val_accuracy: 0.8964
Epoch 29/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1198 - accuracy: 0.9551 - val_loss: 0.4285 - val_accuracy: 0.8872
Epoch 30/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1166 - accuracy: 0.9563 - val_loss: 0.4269 - val_accuracy: 0.8918
Epoch 31/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1120 - accuracy: 0.9585 - val_loss: 0.4127 - val_accuracy: 0.8922
Epoch 32/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1118 - accuracy: 0.9575 - val_loss: 0.4294 - val_accuracy: 0.8931
Epoch 33/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1093 - accuracy: 0.9592 - val_loss: 0.4230 - val_accuracy: 0.8928
Epoch 34/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1043 - accuracy: 0.9602 - val_loss: 0.4282 - val_accuracy: 0.8947
Epoch 35/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1031 - accuracy: 0.9612 - val_loss: 0.4217 - val_accuracy: 0.8868
Epoch 36/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1029 - accuracy: 0.9609 - val_loss: 0.4487 - val_accuracy: 0.8957
Epoch 37/50
1500/1500 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.1010 - accuracy: 0.9623 - val_loss: 0.4623 - val_accuracy: 0.8908
Epoch 38/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0945 - accuracy: 0.9649 - val_loss: 0.4769 - val_accuracy: 0.8885
Epoch 39/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0932 - accuracy: 0.9654 - val_loss: 0.4907 - val_accuracy: 0.8908
Epoch 40/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0932 - accuracy: 0.9653 - val_loss: 0.4886 - val_accuracy: 0.8931
Epoch 41/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0890 - accuracy: 0.9666 - val_loss: 0.4780 - val_accuracy: 0.8917
Epoch 42/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0879 - accuracy: 0.9661 - val_loss: 0.4549 - val_accuracy: 0.8943
Epoch 43/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0876 - accuracy: 0.9669 - val_loss: 0.4959 - val_accuracy: 0.8936
Epoch 44/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0844 - accuracy: 0.9678 - val_loss: 0.4789 - val_accuracy: 0.8944
Epoch 45/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0803 - accuracy: 0.9705 - val_loss: 0.5110 - val_accuracy: 0.8939
Epoch 46/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0825 - accuracy: 0.9696 - val_loss: 0.4860 - val_accuracy: 0.8971
Epoch 47/50
1500/1500 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.0771 - accuracy: 0.9709 - val_loss: 0.5046 - val_accuracy: 0.8950
Epoch 48/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0775 - accuracy: 0.9709 - val_loss: 0.5245 - val_accuracy: 0.8918
Epoch 49/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0757 - accuracy: 0.9711 - val_loss: 0.5160 - val_accuracy: 0.8931
Epoch 50/50
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0775 - accuracy: 0.9716 - val_loss: 0.5132 - val_accuracy: 0.8959
Best epoch: 46

हाइपरमॉडल को फिर से इंस्टेंट करें और इसे ऊपर से युगों की इष्टतम संख्या के साथ प्रशिक्षित करें।

hypermodel = tuner.hypermodel.build(best_hps)

# Retrain the model
hypermodel.fit(img_train, label_train, epochs=best_epoch, validation_split=0.2)
Epoch 1/46
1500/1500 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.4972 - accuracy: 0.8242 - val_loss: 0.4372 - val_accuracy: 0.8413
Epoch 2/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3681 - accuracy: 0.8646 - val_loss: 0.3778 - val_accuracy: 0.8640
Epoch 3/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3322 - accuracy: 0.8771 - val_loss: 0.3637 - val_accuracy: 0.8618
Epoch 4/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.3065 - accuracy: 0.8869 - val_loss: 0.3397 - val_accuracy: 0.8799
Epoch 5/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2858 - accuracy: 0.8943 - val_loss: 0.3257 - val_accuracy: 0.8848
Epoch 6/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2724 - accuracy: 0.8983 - val_loss: 0.3138 - val_accuracy: 0.8856
Epoch 7/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2582 - accuracy: 0.9035 - val_loss: 0.3203 - val_accuracy: 0.8846
Epoch 8/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2466 - accuracy: 0.9074 - val_loss: 0.3291 - val_accuracy: 0.8896
Epoch 9/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2356 - accuracy: 0.9109 - val_loss: 0.3321 - val_accuracy: 0.8847
Epoch 10/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2256 - accuracy: 0.9157 - val_loss: 0.3395 - val_accuracy: 0.8873
Epoch 11/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2167 - accuracy: 0.9191 - val_loss: 0.3407 - val_accuracy: 0.8842
Epoch 12/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2096 - accuracy: 0.9208 - val_loss: 0.3269 - val_accuracy: 0.8913
Epoch 13/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.2012 - accuracy: 0.9237 - val_loss: 0.3243 - val_accuracy: 0.8948
Epoch 14/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1930 - accuracy: 0.9271 - val_loss: 0.3260 - val_accuracy: 0.8916
Epoch 15/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1862 - accuracy: 0.9305 - val_loss: 0.3384 - val_accuracy: 0.8828
Epoch 16/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1811 - accuracy: 0.9313 - val_loss: 0.3279 - val_accuracy: 0.8940
Epoch 17/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1737 - accuracy: 0.9345 - val_loss: 0.3451 - val_accuracy: 0.8914
Epoch 18/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1685 - accuracy: 0.9353 - val_loss: 0.3380 - val_accuracy: 0.8924
Epoch 19/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1639 - accuracy: 0.9374 - val_loss: 0.3551 - val_accuracy: 0.8927
Epoch 20/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1593 - accuracy: 0.9404 - val_loss: 0.3579 - val_accuracy: 0.8957
Epoch 21/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1527 - accuracy: 0.9423 - val_loss: 0.3822 - val_accuracy: 0.8841
Epoch 22/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1487 - accuracy: 0.9443 - val_loss: 0.3670 - val_accuracy: 0.8936
Epoch 23/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1460 - accuracy: 0.9455 - val_loss: 0.3735 - val_accuracy: 0.8911
Epoch 24/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1413 - accuracy: 0.9469 - val_loss: 0.3616 - val_accuracy: 0.8947
Epoch 25/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1359 - accuracy: 0.9482 - val_loss: 0.3641 - val_accuracy: 0.8956
Epoch 26/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1319 - accuracy: 0.9500 - val_loss: 0.3693 - val_accuracy: 0.8928
Epoch 27/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1288 - accuracy: 0.9508 - val_loss: 0.3755 - val_accuracy: 0.8937
Epoch 28/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1249 - accuracy: 0.9530 - val_loss: 0.3808 - val_accuracy: 0.8959
Epoch 29/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1218 - accuracy: 0.9546 - val_loss: 0.4050 - val_accuracy: 0.8923
Epoch 30/46
1500/1500 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 0.1192 - accuracy: 0.9547 - val_loss: 0.3844 - val_accuracy: 0.8967
Epoch 31/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1164 - accuracy: 0.9562 - val_loss: 0.4062 - val_accuracy: 0.8927
Epoch 32/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1126 - accuracy: 0.9565 - val_loss: 0.4070 - val_accuracy: 0.8974
Epoch 33/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1121 - accuracy: 0.9571 - val_loss: 0.4297 - val_accuracy: 0.8895
Epoch 34/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1056 - accuracy: 0.9600 - val_loss: 0.4263 - val_accuracy: 0.8962
Epoch 35/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1062 - accuracy: 0.9593 - val_loss: 0.4547 - val_accuracy: 0.8888
Epoch 36/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.1033 - accuracy: 0.9610 - val_loss: 0.4341 - val_accuracy: 0.8891
Epoch 37/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0987 - accuracy: 0.9629 - val_loss: 0.4396 - val_accuracy: 0.8894
Epoch 38/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0961 - accuracy: 0.9631 - val_loss: 0.4545 - val_accuracy: 0.8939
Epoch 39/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0935 - accuracy: 0.9638 - val_loss: 0.4612 - val_accuracy: 0.8915
Epoch 40/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0932 - accuracy: 0.9646 - val_loss: 0.4712 - val_accuracy: 0.8882
Epoch 41/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0904 - accuracy: 0.9653 - val_loss: 0.4784 - val_accuracy: 0.8941
Epoch 42/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0896 - accuracy: 0.9664 - val_loss: 0.4697 - val_accuracy: 0.8952
Epoch 43/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0851 - accuracy: 0.9674 - val_loss: 0.4728 - val_accuracy: 0.8913
Epoch 44/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0855 - accuracy: 0.9675 - val_loss: 0.4633 - val_accuracy: 0.8964
Epoch 45/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0834 - accuracy: 0.9693 - val_loss: 0.5373 - val_accuracy: 0.8875
Epoch 46/46
1500/1500 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0826 - accuracy: 0.9696 - val_loss: 0.4981 - val_accuracy: 0.8917
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f5d0832be10>

इस ट्यूटोरियल को समाप्त करने के लिए, परीक्षण डेटा पर हाइपरमॉडल का मूल्यांकन करें।

eval_result = hypermodel.evaluate(img_test, label_test)
print("[test loss, test accuracy]:", eval_result)
313/313 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.5843 - accuracy: 0.8865
[test loss, test accuracy]: [0.5842637419700623, 0.8865000009536743]

my_dir/intro_to_kt निर्देशिका विस्तृत लॉग और हर परीक्षण (मॉडल विन्यास) के लिए चौकियों hyperparameter खोज के दौरान चलाने में शामिल है। यदि आप हाइपरपैरामीटर खोज को फिर से चलाते हैं, तो केरस ट्यूनर खोज को फिर से शुरू करने के लिए इन लॉग से मौजूदा स्थिति का उपयोग करता है। इस व्यवहार को निष्क्रिय करने के लिए एक अतिरिक्त पारित overwrite=True तर्क जबकि ट्यूनर instantiating।

सारांश

इस ट्यूटोरियल में, आपने सीखा कि मॉडल के लिए हाइपरपैरामीटर को ट्यून करने के लिए केरस ट्यूनर का उपयोग कैसे करें। केरस ट्यूनर के बारे में अधिक जानने के लिए, इन अतिरिक्त संसाधनों को देखें:

इसके अलावा बाहर की जाँच HParams डैशबोर्ड अपने मॉडल hyperparameters सहभागी धुन पर TensorBoard में।