对Keras进行网格搜索时出错
Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。网格搜索是一种超参数调优的方法，用于寻找最佳的模型参数组合。在对Keras进行网格搜索时，可能会遇到以下错误：
- 错误信息："TypeError: 'GridSearchCV' object is not iterable" 错误原因：这个错误通常是因为没有正确地将Keras模型包装在Scikit-learn的GridSearchCV对象中。 解决方法：确保正确地将Keras模型包装在GridSearchCV对象中，例如使用KerasClassifier或KerasRegressor。
- 错误信息："ValueError: Invalid parameter model for estimator GridSearchCV" 错误原因：这个错误通常是因为在网格搜索中指定了无效的参数。 解决方法：检查参数的拼写和大小写，确保参数名称正确无误。
- 错误信息："AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'get_params'" 错误原因：这个错误通常是因为Keras的Sequential模型没有get_params()方法，而网格搜索需要使用该方法获取模型的参数。 解决方法：可以通过自定义一个包装器类来实现get_params()方法，或者使用其他支持网格搜索的深度学习框架，如TensorFlow的Keras API。
- 错误信息："TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer" 错误原因：这个错误通常是因为参数的类型不匹配，例如将浮点数类型的参数传递给需要整数类型的参数。 解决方法：确保参数的类型正确匹配，可以使用int()函数将浮点数转换为整数。
在Keras进行网格搜索时，可以根据具体的任务和需求选择不同的参数进行调优。常见的参数包括学习率、批量大小、优化器、激活函数、隐藏层大小等。通过网格搜索，可以尝试不同的参数组合，找到最佳的模型性能。
以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接，可以在Keras进行网格搜索时使用：
- 腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能服务和开发工具，包括深度学习框架、模型训练平台等。链接：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
- 腾讯云GPU服务器：提供高性能的GPU服务器实例，适用于深度学习任务的训练和推理。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu
请注意，以上链接仅供参考，具体选择和使用腾讯云产品时，建议根据实际需求和产品文档进行判断和决策。
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在此之前，我要感谢你阅读了这篇文章并给予了帮助。
代码
import sys
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from keras.layers imp
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我应该把GridSearchCV放在X_train, y_train上，然后得到最好的参数吗？
或
我应该把它放在X, y上才能得到最佳参数吗？(X，y=整个数据集)
问题2
如果我把它放在X, y上，得到最好的参数，然后在这些最佳参数上建立一个新的模型。现在我该如何训练这个新模式呢？
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为什么超参数调优发生在验证数据集上，而不是在一开始？
machine-learning、deep-learning、neural-network、hyperparameter-tuning、hyperparameter
尽管做了/使用过几次，但我仍然对使用验证集进行超参数调优感到有点困惑。
据我所知，我选择一个模型，对训练数据进行训练，对训练数据进行性能评估，然后对验证数据进行超参数整定评估模型性能，然后选择最佳模型并对测试数据进行测试。
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基本上为什么要选择一个基于人的“猜测”来做训练，然后在验证阶段进行超
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数据集训练:在参数调整和预训练模型上收敛
python、tensorflow、keras
我最近完成了一个“相当好的”TF2/keras模型，用于图像识别，使用了许多层，SGD优化，并从MobileNetv2预训练模型开始。
我可以永远调整:添加/删除层，不同的优化算法，学习率，动量，各种数据集增强，等等。我甚至没有考虑从其他预训练模型开始。我将优化器从SGD改为ADAM (应该更好，对吧？)而且它稍微更不准确。
那么，如何收敛到一个更好的预先训练好的模型、参数、值呢？这只是一次试错吗？训练我的模型需要大约45分钟(10个时期)，当我调整这么多变量时，这似乎是永远的。
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随机森林交叉验证的参数整定
scikit-learn、text-mining、random-forest、cross-validation、hyperparameter
我训练一个二进制随机森林分类器的科学知识-学习的20个新闻组数据集。我想调整参数，并尝试通过网格搜索和3倍交叉验证的培训数据。
这种方法有什么问题吗？
对于max_depth参数，我得到了一个很高的值500，这似乎太高了。有什么建议吗？
守则是：
from __future__ import print_function
import sklearn
import sklearn.ensemble
import sklearn.metrics
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.grid_
浏览 0提问于2017-11-28得票数 1
2回答
为什么DNN的预训练没有在keras中指定？
machine-learning、neural-network、deep-learning、keras
问题更多的是DNN的训练算法，而不是软件内核。
据我所知，深层神经网络是由于训练算法的改进而工作的。从20世纪80年代开始，BP算法已被用于神经网络的训练，但当网络深度较大时，会出现过拟合问题。大约10年前，Hinton对该算法进行了改进，首先使用未标记数据对网络进行预训练，然后再使用BP算法。预训练对避免过拟合起着重要作用.
然而，当我开始尝试Keras时，使用SGD算法的mnist DNN的示例(在下面)并没有提到预训练过程，从而获得了非常高的预测精度。所以，我开始想知道训练前去哪里了？我是否错误地理解了深度学习训练算法(我认为经典的BP算法与SGD算法几乎相同)？还是一种新的训练技术取代
浏览 4提问于2016-05-16得票数 5
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2回答
GridSearchCV是否执行交叉验证？
python、machine-learning、scikit-learn、cross-validation、grid-search
我目前正在解决一个问题，该问题比较了三种不同的机器学习算法在相同数据集上的性能。我将数据集划分为70/30个训练/测试集，然后使用GridSearchCV和X_train, y_train对每个算法的最佳参数进行网格搜索。
第一个问题，我是应该在训练集上执行网格搜索，还是应该在整个数据集上执行网格搜索？
第二个问题，我知道GridSearchCV在其实现中使用了K-fold，如果我在GridSearchCV中比较的所有三种算法都使用相同的X_train, y_train，这是否意味着我执行了交叉验证？
任何答复都将不胜感激，谢谢。
浏览 6提问于2018-03-08得票数 22
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2回答
在张量流模型训练中使混合精度降低而不是提高速度
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我正在使用NVIDIARTX-2060(与图灵核心)进行深度学习模式培训。正如在线论坛中提到的，启用混合精度培训可以帮助图灵架构卡比没有混合精确培训的情况下更快地进行培训。当我启用混合精度训练时，每步时间增加而不是减少。我搞不懂为什么会发生这种事，我真的很感激任何人提出解决方案。我花了这么多钱买这个gpu，如果我不能让它更快地训练模型，那是没有用的。
代码：
import tensorflow as tf
def create_model():
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(32
浏览 8提问于2021-02-25得票数 0
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带有随机森林分类器的GridSearchCV
machine-learning、scikit-learn、random-forest
我正在处理一个有监督的学习问题，并试图预测一个二进制标签，并使用随机森林进行预测。
我试着调整我的超参数，根据我的数据给我一个最好的模型。我可以用GridSearchCV()来做这件事，但是对于随机森林来说，这是正确的吗？如果我使用的是GridSearchCV()，那么训练集和测试集就会随每个折叠而变化。根据我的理解，我们可以在oob_true = True中设置RandomForestClassifier()，我们已经在评估外包装样品(所以简历已经在射频中建立了)。
使用随机森林获得最佳OOB成绩的规则是什么？我能不能只循环一组参数，并适合同一训练和测试集？我可以使用GridSearchCV
浏览 0提问于2020-06-19得票数 0
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在r中使用keras的零acc和val_acc
r、keras
我是安和ML的新手。我用keras编写了一段简单的代码来训练我的ANN。该神经网络有165个输入和1个多观测输出(回归模型)。我这里的问题是acc和val_acc都是零，这对我来说是没有意义的。我不知道什么是根本原因，我的模型设置或我的数据。另外两个问题是：( 1)如果对该模型进行两次训练，将得到不同的结果；( 2)对于模型评价，我应该使用哪些数据集、训练数据还是测试数据？谢谢!
model = keras_model_sequential()
model %>% layer_dense(units = 10, activation = 'relu', input_sha
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
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1回答
“ListWrapper”对象在进行网格搜索时没有属性'get_config‘错误
python、tensorflow、keras、grid-search
我得在我的DNN上做网格搜索。但是我得到了一个关于GridSearchCV函数的错误。下面是创建和编译我使用的模型的代码，以及我尝试进行网格搜索时的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
import keras,sklearn
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'
浏览 22提问于2022-03-14得票数 1
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