标签: auto-keras

这是我的数据。它有 7 个图像：

我autokeras 用来训练：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import autokeras as ak
from tensorflow.keras.preprocessing import image

BATCH_SIZE = 32
IMG_HEIGHT = 224
IMG_WIDTH = 224
train_data_dir = "E:\\DemoTensorflow\\NhanDienDoiTuong\\Data\\Traintest"


def preprocess(img):
    img = image.array_to_img(img, scale=False)
    img = img.resize((IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT))
    img = image.img_to_array(img)
    return img / 255.0


image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    rescale=1.0 / 255,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=0.2,
    preprocessing_function=preprocess,
)

train_generator = image_generator.flow_from_directory(
    directory=train_data_dir,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH),
    subset="training",
)

val_generator = image_generator.flow_from_directory(
    directory=train_data_dir,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    # class_mode="categorical",
    target_size=(IMG_HEIGHT, …

我通过 python3.6 运行 autokeras 代码。训练完一个模型后出现这样的警告：

Saving model.                                                              
+--------------------------------------------------------------------------+
|        Model ID        |          Loss          |      Metric Value      |
+--------------------------------------------------------------------------+
|           0            |    48.8651391018182    |   0.9489116312994325   |
+--------------------------------------------------------------------------+
/usr/local/lib/python3.6/multiprocessing/semaphore_tracker.py:143: UserWarning: semaphore_tracker: There appear to be 1 leaked semaphores to clean up at shutdown
  len(cache))

我的训练代码：

clf = ImageClassifier(verbose=True)
clf.fit(x_train, y_train, time_limit=72*60*60)
clf.final_fit(x_train, y_train, x_test, y_test, retrain=True)
y = clf.evaluate(x_test, y_test)
print(y)

我了解 AutoKeras ImageClassifier 的作用（https://autokeras.com/image_classifier/）

clf = ImageClassifier(verbose=True, augment=False)
clf.fit(x_train, y_train, time_limit=12 * 60 * 60)
clf.final_fit(x_train, y_train, x_test, y_test, retrain=True)
y = clf.evaluate(x_test, y_test)

但我无法理解 AutoModel 类（https://autokeras.com/auto_model/）的作用，或者它与 ImageClassifier 有什么不同

autokeras.auto_model.AutoModel(
inputs,
outputs,
name="auto_model",
max_trials=100,
directory=None,
objective="val_loss",
tuner="greedy",
seed=None)

参数输入和输出的文档说

• 输入： HyperNode 实例的列表。AutoModel 的输入节点。
• 输出： HyperHead 实例的列表。AutoModel 的输出头。

什么是超级节点实例？

同样，什么是 GraphAutoModel 类？（https://autokeras.com/graph_auto_model/）

autokeras.auto_model.GraphAutoModel(
inputs,
outputs,
name="graph_auto_model",
max_trials=100,
directory=None,
objective="val_loss",
tuner="greedy",
seed=None)

文档阅读

由超级块图定义的超级模型。GraphAutoModel 是 HyperModel 的子类。除了 HyperModel 属性之外，它还有一个调整器来调整 HyperModel。用户可以以与 Keras 模型类似的方式使用它，因为它也具有 …