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我在 Keras 中使用基于云的权重和偏差扫描。因此,首先我在 W&B 项目中创建一个新的 Sweep,其配置如下:
description: LSTM Model
method: random
metric:
goal: maximize
name: val_accuracy
name: LSTM-Sweep
parameters:
batch_size:
distribution: int_uniform
max: 128
min: 32
epochs:
distribution: constant
value: 200
node_size1:
distribution: categorical
values:
- 64
- 128
- 256
node_size2:
distribution: categorical
values:
- 64
- 128
- 256
node_size3:
distribution: categorical
values:
- 64
- 128
- 256
node_size4:
distribution: categorical
values:
- 64
- 128
- 256
node_size5:
distribution: categorical
values:
- 64
- 128
- 256
num_layers:
distribution: categorical
values:
- 1
- 2
- 3
optimizer:
distribution: categorical
values:
- Adam
- Adamax
- Adagrad
path:
distribution: constant
value: "./path/to/data/"
program: sweep.py
project: SLR
我的 sweep.py
文件看起来像这样:
# imports
init = wandb.init(project="my-project", reinit=True)
config = wandb.config
def main():
skfold = StratifiedKFold(n_splits=5,
shuffle=True, random_state=7)
cvscores = []
group_id = wandb.util.generate_id()
X,y = # load data
i = 0
for train, test in skfold.split(X,y):
i=i+1
run = wandb.init(group=group_id, reinit=True, name=group_id+"#"+str(i))
model = # build model
model.fit([...], WandBCallback())
cvscores.append([...])
wandb.join()
if __name__ == "__main__":
main()
使用 sweep.py
文件夹中的 wandb agent
命令启动。
我在这个设置中遇到的是,第一次 wandb.init() 调用初始化了一个新的运行。好的,我可以删除它。但是当第二次调用 wandb.init() 时,它似乎忘记了它正在运行的扫描。在线扫描中列出了一个空运行(因为第一次 wandb.init() 调用),所有其他运行在项目中列出,但不在扫描中。
我的目标是运行 k 折交叉验证的每一折。至少我认为这是这样做的正确方法。是否有不同的方法将扫描与 keras k 折交叉验证相结合?
最佳答案
我们整理了一个如何完成 k 折交叉验证的示例:
https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/wandb-sweeps/sweeps-cross-validation
该解决方案需要对 wandb 库进行一些扭曲,以代表已启动的扫描作业生成多个作业。
基本思路是:
sweep_run
的运行。可以在此处看到扫描和 k 折分组的示例可视化:
关于python - 权重和偏差扫描 Keras K 折验证,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63469762/
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