Hyperas 是一个 Python 库，它将 Keras 与 Hyperopt 库结合起来，简化了 Keras 模型的超参数优化过程。它允许你使用简洁的语法定义搜索空间和目标函数，并自动进行超参数优化。
Hyperas 的主要特点：
- • Keras 集成: Hyperas 与 Keras 无缝集成，可以使用 Keras API 定义模型和训练过程。
- • Hyperopt 支持: Hyperas 使用 Hyperopt 库进行超参数优化，支持多种搜索算法和搜索空间定义方式。
- • 简洁的语法: Hyperas 提供了简洁的语法，可以使用 Python 函数定义搜索空间和目标函数，无需编写复杂的配置文件。
- • 易于使用: Hyperas 易于学习和使用，可以快速上手进行超参数优化。
Hyperas 的应用场景：
- • 深度学习模型调优: 使用 Hyperas 可以自动搜索最佳的超参数组合，提高模型的性能。
- • 神经网络架构搜索: 使用 Hyperas 可以搜索最佳的神经网络架构，例如层数、神经元数量等。
- • 机器学习模型选择: 使用 Hyperas 可以比较不同模型的性能，选择最佳的模型。
Hyperas 的基本用法：
from hyperas import optim
from hyperas.distributions import choice, uniform
def data():
# 加载数据
...
return x_train, y_train, x_test, y_test
def model(x_train, y_train, x_test, y_test):
# 定义 Keras 模型
model = Sequential(...)
# 编译模型
model.compile(...)
# 训练模型
model.fit(...)
# 评估模型
score = model.evaluate(...)
return {'loss': -score, 'status': STATUS_OK, 'model': model}
best_run, best_model = optim.minimize(model=model,
data=data,
algo=tpe.suggest,
max_evals=5,
trials=Trials())Hyperas 的资源：
- • GitHub 仓库: https://github.com/maxpumperla/hyperas
- • 文档: https://maxpumperla.github.io/hyperas/
总结：
Hyperas 是一个简单易用的超参数优化工具，可以帮助你快速找到 Keras 模型的最佳超参数组合。它与 Keras 和 Hyperopt 集成，提供了简洁的语法和易于使用的 API，是进行深度学习模型调优的理想选择。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：Hyperas,一个超实用的Python库
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