其中模型训练的具体代码
时间: 2024-02-13 21:02:00 浏览: 31
在目标函数`objective`中,我们需要编写模型训练的代码,并返回模型在验证集上的性能指标。以下是一个简单的模型训练代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((-1, 784)).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape((-1, 784)).astype('float32') / 255.0
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test)
# 定义模型
def create_model(params):
model = Sequential()
for i in range(params['num_layers']):
model.add(Dense(units=params['num_units'], activation='relu'))
model.add(Dropout(rate=params['dropout_rate']))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
optimizer = Adam(lr=params['learning_rate'])
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
return model
# 定义目标函数
def objective(params):
model = create_model(params)
model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=10, batch_size=128)
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
return {'loss': -accuracy, 'status': 'ok'}
```
在上述代码中,我们首先加载了MNIST数据集,并将像素值缩放到0到1之间。然后,我们定义了一个`create_model`函数,用于根据超参数组合创建模型。在此处,我们使用了`tf.keras`库来构建神经网络,并使用了Adam优化器进行模型训练。在`objective`函数中,我们首先根据超参数组合创建模型,然后使用训练集的一部分数据进行模型训练,并在验证集上评估模型性能。最终,我们将模型在测试集上的准确率作为目标函数的返回值,并使用`-accuracy`作为损失函数的值,因为`fmin`函数默认使用损失函数最小化作为优化目标。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)