使用AutoKeras自定义搜索空间与构建块-优快云博客

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使用AutoKeras自定义搜索空间与构建块

autokeras keras-team/autokeras: AutoKeras 是基于 Keras 构建的一个自动化机器学习库，它采用了神经架构搜索技术来自动寻找最优模型结构，简化了深度学习模型的设计和训练过程。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/autokeras

AutoKeras作为自动化机器学习工具，提供了强大的模型搜索能力。本文将深入探讨如何利用AutoKeras的高级API来自定义搜索空间和实现自定义构建块，适合那些已经对模型结构有明确想法的进阶用户。

安装与基础准备

首先确保已安装AutoKeras及其依赖项：

!pip install autokeras

然后导入必要的库：

import keras
import numpy as np
import tree
from keras.datasets import mnist
import autokeras as ak

自定义搜索空间构建

假设我们需要构建一个包含以下结构的神经网络：

图像输入层
标准化预处理
图像增强
并行结构：卷积块和ResNet V2块
合并层
分类头

使用AutoKeras的AutoModel API可以这样实现：

input_node = ak.ImageInput()
output_node = ak.Normalization()(input_node)
output_node1 = ak.ConvBlock()(output_node)
output_node2 = ak.ResNetBlock(version="v2")(output_node)
output_node = ak.Merge()([output_node1, output_node2])
output_node = ak.ClassificationHead()(output_node)

auto_model = ak.AutoModel(
    inputs=input_node, outputs=output_node, overwrite=True, max_iterations=1
)

构建块拓扑规则

在构建模型时，必须遵循以下拓扑结构：

预处理器：如Normalization和ImageAugmentation
块：如ConvBlock、ResNetBlock等
头：如ClassificationHead

这种层级结构确保了数据处理的合理流程。

模型训练与评估

使用MNIST数据集进行演示：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 训练模型（仅使用少量数据作为示例）
auto_model.fit(x_train[:100], y_train[:100], epochs=1)

# 预测与评估
predicted_y = auto_model.predict(x_test)
print(auto_model.evaluate(x_test, y_test))

验证数据配置

如果需要自定义验证数据集或调整验证比例，可以参考AutoKeras中关于图像分类、文本分类或多任务学习的相关文档部分。

实现自定义构建块

对于需要更灵活架构的用户，可以继承ak.Block类来实现自己的构建块。下面是一个实现可调神经元数量的单层Dense块的示例：

class SingleDenseLayerBlock(ak.Block):
    def build(self, hp, inputs=None):
        # 从输入中获取input_node
        input_node = tree.flatten(inputs)[0]
        layer = keras.layers.Dense(
            hp.Int("num_units", min_value=32, max_value=512, step=32)
        )
        output_node = layer(input_node)
        return output_node

使用自定义块构建模型

# 构建AutoModel
input_node = ak.Input()
output_node = SingleDenseLayerBlock()(input_node)
output_node = ak.RegressionHead()(output_node)
auto_model = ak.AutoModel(input_node, output_node, overwrite=True, max_iterations=1)

# 准备数据
num_instances = 100
x_train = np.random.rand(num_instances, 20).astype(np.float32)
y_train = np.random.rand(num_instances, 1).astype(np.float32)
x_test = np.random.rand(num_instances, 20).astype(np.float32)
y_test = np.random.rand(num_instances, 1).astype(np.float32)

# 训练模型
auto_model.fit(x_train, y_train, epochs=1)
print(auto_model.evaluate(x_test, y_test))