model库中哪个里有parameters

在 PyTorch 中，每个模型都有一个 `parameters()` 方法，用于返回模型的参数列表。这些参数是可以训练的张量，可以通过优化器来更新它们的值。因此，您可以在任何 PyTorch 模型中使用 `parameters()` 方法。

对于 timm 库中的模型，例如 timm.models.efficientnet_b0，您可以通过以下方式来获取模型的参数列表：

import timm

model = timm.create_model('efficientnet_b0', pretrained=True)
parameters = model.parameters()

这将返回一个包含模型所有参数的生成器。您可以使用这个生成器来进行优化器的更新等操作。

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def build_model(optimizer): grid_model = Sequential() grid_model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(30,5))) grid_model.add(LSTM(50)) grid_model.add(Dropout(0.2)) grid_model.add(Dense(1)) grid_model.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizer) return grid_modelgrid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model,verbose=1,validation_data=(testX,testY)) parameters = {'batch_size' : [16,20], 'epochs' : [8,10], 'optimizer' : ['adam','Adadelta'] } grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, param_grid = parameters, cv = 2)

这段代码使用Keras库建立了一个LSTM模型，并使用GridSearchCV进行超参数调优。

具体来说，该模型包含两个LSTM层和一个Dense层。其中第一个LSTM层的输出需要作为第二个LSTM层的输入，因此设置了`return_sequences=True`。为了避免过拟合，还添加了一个Dropout层。模型的损失函数为均方误差，优化器可以通过参数传入`build_model`函数中。

接下来使用KerasRegressor将`build_model`函数转换为一个可被GridSearchCV调用的模型。在超参数调优过程中，需要调整的参数包括批量大小、迭代次数和优化器类型。通过GridSearchCV进行交叉验证，选择最优的超参数组合。

需要注意的是，这段代码中的`grid_model`并不是一个完整的模型，而是一个用于构建模型的函数。因此在使用GridSearchCV时，需要将`grid_model`作为参数传入。

根据以下代码，利用shap库写出绘制bar plot图的代码“def five_fold_train(x: pd.DataFrame, y: pd.DataFrame, model_class: type, super_parameters: dict = None, return_model=False): """ 5折交叉验证训练器 :param x: :param y: :param model_class: 学习方法类别，传入一个类型 :param super_parameters: 超参数 :param return_model: 是否返回每个模型 :return: list of [pred_y,val_y,auc,precision,recall] """ res = [] models = [] k_fold = KFold(5, random_state=456, shuffle=True) for train_index, val_index in k_fold.split(x, y): #即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据 train_x, train_y, val_x, val_y = x.iloc[train_index], y.iloc[train_index], x.iloc[val_index], y.iloc[val_index] if super_parameters is None: super_parameters = {} model = model_class(**super_parameters).fit(train_x, train_y) pred_y = model.predict(val_x) auc = metrics.roc_auc_score(val_y, pred_y) precision = metrics.precision_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) recall = metrics.recall_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) res.append([pred_y, val_y, auc, precision, recall]) models.append(model) # print(f"fold: auc{auc} precision{precision} recall{recall}") if return_model: return res, models else: return res best_params = { "n_estimators": 500, "learning_rate": 0.05, "max_depth": 6, "colsample_bytree": 0.6, "min_child_weight": 1, "gamma": 0.7, "subsample": 0.6, "random_state": 456 } res, models = five_fold_train(x, y, XGBRegressor, super_parameters=best_params, return_model=True)”

import shap
import matplotlib.pyplot as plt

# 选择需要绘制的模型
model_index = 0

# 获取特征重要性信息
explainer = shap.TreeExplainer(models[model_index])
shap_values = explainer.shap_values(x)

# 绘制bar plot
shap.summary_plot(shap_values, x, plot_type="bar")

# 显示图像
plt.show()