- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我读到当您还想使用模型回调时不能使用 Keras 进行交叉验证,但是 this post表明这毕竟是可能的。但是,我很难将其纳入我的上下文。
为了更详细地探讨这个问题,我正在关注 machinelearningmastery blog ,并使用 the iris dataset .
这是一个三类分类问题,我正在尝试使用多层感知器(目前一层,用于测试)。我现在的目标是在模型回调中工作,这样我就可以保存最佳模型的权重。下面,我尝试在我的部分 network_mlp
.为了表明模型在没有回调的情况下工作,我还包括了 network_mlp_no_callbacks
。 .
您应该能够将其复制/粘贴到 python session 中并运行它,没问题。要重现我看到的错误,请取消注释最后一行。
错误:RuntimeError: Cannot clone object <keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier object at 0x7f7e1c9d2290>, as the constructor does not seem to set parameter callbacks
代码:第一段读入数据;第二个是带有回调的模型,它不起作用;第三种是没有回调的模型,它可以工作(提供上下文)。
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import pandas, math, sys, keras
from keras.models import Sequential
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from keras.utils import np_utils
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
def read_data_mlp(train_file):
train_data = pandas.read_csv("iris.csv", header=None)
train_data = train_data.values
X = train_data[:,0:4].astype(float)
Y = train_data[:,4]
X = X.astype('float32')
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
# encode class values as integers
encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(Y)
encoded_Y = encoder.transform(Y)
# convert integers to dummy variables (i.e. one hot encoded)
dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y)
X_train_s = scaler.fit_transform(X)
return (X_train_s, dummy_y)
def network_mlp(X, Y, out_dim=10, b_size=30, num_classes=3, epochs=10):
#out_dim is the dimensionality of the hidden layer;
#b_size is the batch size. There are 150 examples total.
filepath="weights_mlp.hdf5"
def mlp_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(out_dim, input_dim=4, activation='relu', kernel_initializer='he_uniform'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')
callbacks_list = [checkpoint]
estimator = KerasClassifier(build_fn=mlp_model, epochs=epochs, batch_size=b_size, verbose=0, callbacks=callbacks_list)
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=7)
results = cross_val_score(estimator, X, Y, cv=kfold)
print("MLP: %.2f%% (%.2f%%)" % (results.mean()*100, results.std()*100))
return 0
def network_mlp_no_callbacks(X, Y, out_dim=10, b_size=30, num_classes=3, epochs=10):
def mlp_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(out_dim, input_dim=4, activation='relu', kernel_initializer='he_uniform'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
estimator = KerasClassifier(build_fn=mlp_model, epochs=epochs, batch_size=b_size, verbose=0)
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=7)
results = cross_val_score(estimator, X, Y, cv=kfold)
print("MLP: %.2f%% (%.2f%%)" % (results.mean()*100, results.std()*100))
return 0
if __name__=='__main__':
X, Y = read_data_mlp('iris.csv')
network_mlp_no_callbacks(X, Y, out_dim=10, b_size=30, num_classes=3, epochs = 10)
#network_mlp(X, Y, out_dim=10, b_size=30, num_classes=3, epochs = 10)
问题:如何将模型回调合并到 KerasClassifier 中?
最佳答案
该解决方案与您引用的其他答案非常接近,但略有不同,因为他们使用了多个估算器而您只有一个。通过将 fit_params={'callbacks': callbacks_list}
添加到 cross_val_score
调用,从 estimator
中删除回调列表,我能够让检查点工作> 初始化,并将 save_best_only
更改为 False
。
现在 network_mlp
中的代码部分如下所示:
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=False, mode='max')
callbacks_list = [checkpoint]
estimator = KerasClassifier(build_fn=mlp_model, epochs=epochs, batch_size=b_size, verbose=0)
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=7)
results = cross_val_score(estimator, X, Y, cv=kfold, fit_params={'callbacks': callbacks_list})
save_best_only=False
是必需的,因为您没有为神经网络设置验证拆分,因此 val_acc
不可用。如果您想使用验证子拆分,您可以将估算器初始化更改为:
estimator = KerasClassifier(build_fn=mlp_model, epochs=epochs, batch_size=b_size, verbose=0, validation_split=.25)
祝你好运!
关于运行交叉验证时的 Keras 回调,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43562449/
好的,所以我想从批处理文件运行我的整个工作环境... 我想要实现什么...... 打开新的 powershell,打开我的 API 文件夹并从该文件夹运行 VS Code 编辑器(cd c:\xy;
我正在查看 Cocoa Controls 上的示例并下载了一些演示。我遇到的问题是一些例子,比如 BCTabBarController ,不会在我的设备上构建或启动。当我打开项目时,它看起来很正常,没
我刚刚开始学习 C 语言(擅长 Java 和 Python)。 当编写 C 程序(例如 hello world)时,我在 ubuntu cmd 行上使用 gcc hello.c -o hello 编译
我在 php 脚本从 cron 开始运行到超时后注意到了这个问题,但是当它从命令行手动运行时这不是问题。 (对于 CLI,PHP 默认的 max_execution_time 是 0) 所以我尝试运行
我可以使用命令行运行测试 > ./node_modules/.bin/wdio wdio.conf.js 但是如果我尝试从 IntelliJ 的运行/调试配置运行它,我会遇到各种不同的错误。 Fea
Error occurred during initialization of VM. Could not reserve enough space for object heap. Error: C
将 Anaconda 安装到 C:\ 后,我无法打开 jupyter 笔记本。无论是在带有 jupyter notebook 的 Anaconda Prompt 中还是在导航器中。我就是无法让它工作。
我遇到一个问题,如果我双击我的脚本 (.py),或者使用 IDLE 打开它,它将正确编译并运行。但是,如果我尝试在 Windows 命令行中运行脚本,请使用 C:\> "C:\Software_Dev
情况 我正在使用 mysql 数据库。查询从 phpmyadmin 和 postman 运行 但是当我从 android 发送请求时(它返回零行) 我已经记录了从 android 发送的电子邮件是正确
所以这个有点奇怪 - 为什么从 Java 运行 .exe 文件会给出不同的输出而不是直接运行 .exe。 当 java 在下面的行执行时,它会调用我构建的可与 3CX 电话系统配合使用的 .exe 文
这行代码 Environment.Is64BitProcess 当我的应用单独运行时评估为真。 但是当它在我的 Visual Studio 单元测试中运行时,相同的表达式的计算结果为 false。 我
关闭。这个问题是opinion-based .它目前不接受答案。 想要改进这个问题? 更新问题,以便 editing this post 可以用事实和引用来回答它. 关闭 8 年前。 Improve
我写了一个使用 libpq 连接到 PostgreSQL 数据库的演示。 我尝试通过包含将 C 文件连接到 PostgreSQL #include 在我将路径添加到系统变量 I:\Program F
如何从 Jenkins 运行 Android 模拟器来运行我的测试?当我在 Execiute Windows bath 命令中写入时,运行模拟器的命令: emulator -avd Tester 然后
我已经配置好东西,这样我就可以使用 ssl 登录和访问在 nginx 上运行的 errbit 我的问题是我不知道如何设置我的 Rails 应用程序的 errbit.rb 以便我可以运行测试 nginx
我编写了 flutter 应用程序,我通过 xcode 打开了 ios 部分并且应用程序正在运行,但是当我通过 flutter build ios 通过 vscode 运行应用程序时,我得到了这个错误
我有一个简短的 python 脚本,它使用日志记录模块和 configparser 模块。我在Win7下使用PyCharm 2.7.1和Python 3.3。 当我使用 PyCharm 运行我的脚本时
我在这里遇到了一些难题。 我的开发箱是 64 位的,windows 7。我所有的项目都编译为“任何 CPU”。该项目引用了 64 位版本的第 3 方软件 当我运行不使用任何 Web 引用的单元测试时,
当我注意到以下问题时,我正在做一些 C++ 练习。给定的代码将不会在 Visual Studio 2013 或 Qt Creator 5.4.1 中运行/编译 报错: invalid types 'd
假设我有一个 easteregg.py 文件: from airflow import DAG from dateutil import parser from datetime import tim
我是一名优秀的程序员,十分优秀!