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主页 / user-12158757

ThomasIsCoding's questions

Martin Hope
ThomasIsCoding
Asked: 2025-04-15 06:45:31 +0800 CST

在 Keras-Tuner 中使用“RandomSearch Tuner”时无法从“search_space_summary()”中看到所有“Dense”层信息?

  • 7

我正在尝试使用keras-tuner来调整超参数,例如

!pip install keras-tuner --upgrade
import keras_tuner as kt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

def build_model(hp):
    model = Sequential([
        Flatten(input_shape=(28, 28)),
        Dense(units= hp.Int('units', min_value = 16, max_value = 64, step = 16), activation='relu'),
        Dense(units = hp.Int('units', min_value = 8, max_value = 20, step = 2), activation='softmax')
    ])

    model.compile(
        optimizer=Adam(learning_rate=hp.Float('learning_rate', min_value=1e-4, max_value=1e-2, sampling='LOG')),
        loss='sparse_categorical_crossentropy',
        metrics=['accuracy']
    )
    return model

# Create a RandomSearch Tuner
tuner = kt.RandomSearch(
    build_model, 
    objective='val_accuracy',
    max_trials=10,
    executions_per_trial=2
)

# Display a summary of the search space
tuner.search_space_summary()

节目

Search space summary
Default search space size: 2
units (Int)
{'default': None, 'conditions': [], 'min_value': 16, 'max_value': 64, 'step': 16, 'sampling': 'linear'}
learning_rate (Float)
{'default': 0.0001, 'conditions': [], 'min_value': 0.0001, 'max_value': 0.01, 'step': None, 'sampling': 'log'}

然而,检查search_space_summary()输出时,摘要中仅显示第一层,而看不到有关第二层(即)Dense的信息。DenseDense(units = hp.Int('units', min_value = 8, max_value = 20, step = 2), activation='softmax')

我是不是配置错误了,还是它应该输出这样的结果?有人能帮我理解为什么它会输出这样的摘要吗?

python
  • 1 个回答
  • 47 Views
Martin Hope
ThomasIsCoding
Asked: 2024-06-28 05:04:06 +0800 CST

如何制作一个与 R 中的“Reduce”类似的“functools.reduce”实现?

  • 7

下面是使用 R 语言的示例Reduce

x <- c(1, 2, 2, 4, 10, 5, 5, 7)
Reduce(\(a, b) if (tail(a, 1) != b) c(a, b) else a, x) # equivalent to `rle(x)$values`

上面的代码是按照游程长度对提取的唯一值进行排序,可以通过 轻松获得rle(x)$values。


我知道在 Python 中可以itertools.groupby执行与 R 中相同的操作rle,但是,我很好奇的是:是否可以通过functools.reduce在 Python 中使用来实现高度相似的翻译来实现相同的功能,例如

from functools import reduce
x = [1,2,2,4,10,5,5,7]
reduce(lambda a, b: a + [b] if a[-1]!= b else a, x)

但不幸的是,它给出了如下错误

{
    "name": "TypeError",
    "message": "'int' object is not subscriptable",
    "stack": "---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[58], line 4
      1 from functools import reduce
      2 x = [1,2,2,4,10,5,5,7]
----> 4 reduce(lambda a, b: a + [b] if a[-1]!= b else a, x)

Cell In[58], line 4, in <lambda>(a, b)
      1 from functools import reduce
      2 x = [1,2,2,4,10,5,5,7]
----> 4 reduce(lambda a, b: a + [b] if a[-1]!= b else a, x)

TypeError: 'int' object is not subscriptable"
}

我的问题是reduce: Python 中是否有任何看起来像 R 代码的单行代码?

  • 2 个回答
  • 53 Views

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