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1
回答
使用
Keras
Tuner
进行
时间
序列
拆分
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
keras-tuner
是否可以
使用
Keras
调谐器
使用
时间
序列
拆分
来调整NN,类似于sklearn中的sklearn.model_selection.TimeSeriesSplit。例如,考虑来自https://towardsdatascience.com/hyperparameter-tuning-with-
keras
-
tuner
-283474fbfbe的示例调谐器类 fromoptimizer='rmsprop',los
浏览 33
提问于2020-10-06
得票数 0
1
回答
keras
调谐器AttributeError:模块'tensorflow._api.v1.
keras
.metrics‘没有属性'Metric’
keras
、
tuner
当我
使用
keras
Tuner
进行
调优时,
tuner
=RandomSearch(hypermodel=model,objective='mse',seed=42,max_trials=3,directory_api.v1.
keras
.metrics’没有‘’Metric‘属性,错误,如何解决这个问题?
浏览 6
提问于2020-06-23
得票数 0
1
回答
使用
Keras
调整超参数会根据
使用
的方法返回不同的结果
python
、
keras
我正在
使用
Keras
tuner
工具调整我的模型超参数,如下所示: x=preprocessed_train_df, validation_split=0.1, callbacks=[es],我
使用
以下两种方法测试了调谐器的结果,理论上这两种方法应该返回相同的结果:best_hps =
tuner
.get_best_hyperpar
浏览 12
提问于2021-05-14
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2
回答
时间
序列
数据的趋势
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我
使用
带有LSTM层的
Keras
序列
模型和
时间
序列
数据来预测未来的值。为此,我在某个
时间
点将我的数据划分为训练数据和验证数据。
时间
序列
数据具有积极的趋势,因此我的训练数据中的平均值低于我的验证数据中的平均值,因为我
使用
较新的数据作为验证。 初始模型每次预测0.5次,这是一个糟糕的模型。我
使用
Keras
调谐器和Hyperband调谐器
进行
超参数验证。这不适用于这个
时间</em
浏览 30
提问于2021-04-21
得票数 0
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1
回答
TIme系列预测
machine-learning
、
deep-learning
、
time-series
、
data-science
、
lstm
我已经关注了很多
使用
lstms来预测
时间
序列
数据的教程。我的问题是,我们如何对不属于数据集的新数据
进行
预测,因为几乎所有的教程都显示了
Keras
中的预测函数用于测试数据
拆分
。
浏览 13
提问于2020-06-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Keras
-
Tuner
:可以在目标/度量函数中
使用
测试/验证集吗?
python
、
keras
、
tensorflow2.0
、
keras-tuner
是否可以基于测试集而不是训练集,
使用
keras
-
tuner
对模型性能
进行
评分/评估?我之所以这样问,是因为到目前为止,我的理解是,在
tuner
.search()中用作目标的度量函数只
使用
y_true和y_pred作为输入参数,并且它们都引用训练集(如果我错了,请纠正我)。那么如何在我的度量函数中
使用
测试数据呢?
浏览 6
提问于2021-06-25
得票数 1
1
回答
使用
keras
-turner时tensorflow CNN模型输入形状不匹配
python
、
tensorflow
、
conv-neural-network
、
hyperparameters
='same'))model.add(tf.
keras
.layers.Flatten())train_data是一组
时间
序列
,其中每个
序列
都是一个48我正在尝试
使用
浏览 4
提问于2020-06-04
得票数 0
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1
回答
使用
get_best_hyperparameters()生成模型和get_best_models()有什么区别?
keras
、
keras-tuner
一种方法是
使用
tuner
.get_best_hyperparameters()生成模型,如代码片段"A“所示。另一个是直接
使用
tuner
.get_best_models(),如代码片段"B“中所示。为什么?这两种型号有什么区别?答:best_hps=
tuner
.get_best_hyperparameters(1)[0] bes
浏览 8
提问于2022-05-17
得票数 2
1
回答
Keras
超带-如何设置最大的试验和最大的时代?
tensorflow
、
keras
、
keras-tuner
关于
Keras
超带类,我有两个问题(对于一个回归问题) **kwargs) 与BayesianOptimization和RandomSearch不同,
Tuner
文档提到最多N*(log(N)/log(f))^2的累积历次(N=max_epochs,f=3默认值),考虑到我通常需要max_epochs
浏览 6
提问于2021-06-11
得票数 0
1
回答
Keras
Tuner
从超参数搜索返回验证损失
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
、
hyperparameters
、
keras-tuner
使用
Keras
-
tuner
创建超参数调整对象并调用search方法,搜索完成后很容易检索到最佳的超参数配置,但是似乎没有任何内置的方法也可以返回相应的验证损失值,并根据这些值
进行
排名。如何在返回
tuner
.get_best_hyperparameters(3)方法的同时返回每个试验的验证损失?我希望可以
使用
回调,但我不确定如何
使用
回调。根据详细的参数,我可以打印每次试验的结果,但我更愿意
使用
超参数本身来调用它们。
浏览 3
提问于2021-04-20
得票数 0
1
回答
基于HParams和Tensorboard的贝叶斯优化
python
、
tensorflow
、
tensorboard
、
hyperparameters
我目前正在
使用
HParams发起网格搜索超参数优化会话,它工作得很好,并将日志输出到我的tensorboard HParams插件,我可以看到各种不同的运行和并行坐标视图。我想知道的是--有没有可能在HParams中
进行
贝叶斯优化,或者我需要
使用
不同的包,比如权重和偏差?如果可能的话,任何关于在哪里可以找到这种实现的示例的建议都会非常有帮助。
浏览 23
提问于2020-08-24
得票数 0
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1
回答
在
Keras
中
使用
TensorBoard
tensorboard
、
tensorflow2.0
、
tf.keras
在用TensorBoard完成的超参数搜索过程中,我遇到了一个明显的循环依赖,试图为
使用
日志数据,这是用TF2构建的模型。一种常见的方法是根据当前
时间
戳命名目录,其代码如下所示。但是,在
进行
超参数搜索时,我必须在调用TensorBoard之前定义和指定
tuner
.search()回调。理想情况下,定义log_dir将在build_model()内部完成,但是
Keras
强制在该函数之外定义TensorBoard。TL;DR: TensorBoard通过回调获得数据,每次尝试都需要一个日志目录,但是
K
浏览 3
提问于2019-12-11
得票数 8
2
回答
Mlflow与KerasTuner集成
tensorflow
、
keras
、
callback
、
mlflow
、
keras-tuner
我想记录每一次
Keras
Tuner
试验的每一个时代的损失。我的方法是: if not logs: # Log the metrics from
Keras
kerastuner.tuners
浏览 10
提问于2021-01-22
得票数 2
1
回答
R中的KerastuneR
r
、
tensorflow
、
keras
我试图
使用
kerastuneR来实现这段代码,以便
进行
超参数调优。library(
keras
)library(kerastuneR) model =
keras
_mod
浏览 5
提问于2022-01-14
得票数 0
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1
回答
如何在
Keras
中输入一个令牌(Int)和一个2d
序列
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
、
word-embedding
我正在尝试在输入数据上训练一个模型,该模型由一个令牌(一个id)和一个固定宽度(通道数)和长度(
时间
序列
窗口的长度)的2d
序列
数据组成。我希望令牌转到嵌入层,
时间
序列
数据稍后转到LSTM。我的问题是如何在
Keras
/Tensorflow中输入这样的数据,然后在模型中如何
拆分
它?
浏览 2
提问于2020-07-21
得票数 0
1
回答
在
Keras
中设置RNN的输入
input
、
neural-network
、
keras
、
lstm
、
rnn
因此,我有一个关于在
Keras
中设置输入的具体问题。但是,如何设置
时间
序列
数组中已经存在的内容?我是否必须手动将数组
拆分
为(550 k
序列
长度)不同的数组,并将所有这些数组输入网络? 假设我希望第一个层等同于每一行的功能数,并查看过去的50行,我如何调整输入层的大小?这是简单的input_size = (50,27),还是必须手动
拆分
数据集,还是
Keras
会
浏览 1
提问于2017-08-31
得票数 0
回答已采纳
2
回答
用GridSearchCV优化
Keras
模型中的历元
python
、
optimization
、
keras
、
neural-network
、
gridsearchcv
我看到了各种帖子/指南,以及一个Udemy课程,它建议通过优化用于训练
Keras
模型的历次是个好主意。 如果描述的方法是一种糟糕的方法,并
浏览 0
提问于2019-08-03
得票数 0
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1
回答
keras
.metrics没有属性“度量”
python
、
tensorflow
、
keras
我尝试
使用
Keras
进行
超参数优化:from kerastuner import HyperModelhypermodel = CNNHyperModel(input_shape=input_shape, num_classes=num_classes) MAX_TRIALS = 20 EXEC
浏览 1
提问于2020-04-13
得票数 3
2
回答
Keras
LSTM中的面板数据
neural-network
、
keras
、
lstm
、
panel-data
,x^{(k)}_{t}表示
时间
t处的第x^{(k)}_{i,t}个
序列
值,此外,x^{(k)}_{i,t}是向量x^{(k)}_{t}中的第i个条目。我想
使用
来自
Keras
的LSTM单元的递归神经网络来预测一个人是否会在给定的
时间
点购买一件物品。我只能找到每个
序列
都有标签值()的RNN示例,而不是我所描述的问题中每个
序列
元素都有标签值的示例。到目前为止,我的方法是创建一个具有维度(样本、
时间
步长、特征)的张量,但我不知道如何格式化标签,以便
k
浏览 20
提问于2017-03-09
得票数 6
回答已采纳
1
回答
理解
时间
戳在
Keras
中的作用
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
、
recurrent-neural-network
我对
Keras
的理解是,它接受(samples, timestamp, features)格式的数据。在阅读了许多文章后,LSTM只接受3D数据,所以我们首先应该将输入的数据从2D扩展到3D。output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(lstm_)使
时间
戳等于每个
时间
序列
我猜想这意味着它以某种方式将最初为dim= 200 K的每个
时间<
浏览 3
提问于2020-11-28
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