前 言

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? ? ? ? Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經網絡 API，能夠在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上運行。它的意義在于可以實現快速實驗。而能夠以最小的延遲把想法變成結果是順利進行研究的關鍵。

???????? AutoKeras是一個開源的，基于 Keras 的新型 AutoML 庫。AutoKeras 是一個用于自動化機器學習的開源軟件庫，提供自動搜索深度學習模型的架構和超參數的功能。AutoKeras 采用的架構搜索方法是一種結合了貝葉斯優化的神經架構搜索。它主要關注于降低架構搜索所需要的計算力，并提高搜索結果在各種任務上的性能。

官方網站：https://autokeras.com/
項目github：https://github.com/jhfjhfj1/autokeras

TensorFlow版本：https://github.com/melodyguan/enas
PyTorch 版本：https://github.com/carpedm20/ENAS-pytorch

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安裝Auto-keras

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Note:?currently, Auto-Keras is only compatible with:?Python 3.6.

1? Auto-Keras依賴于Keras, Pytorch, Tensorflow組件，打開Anconda Prompt，輸入以下命令：

pip install keras pip install install pytorch pip install tensorflow-gpu

等待安裝完畢即可。

2? 安裝graphviz
此依賴包的目的是為了繪制Auto-Keras生成的網絡結構，同樣的輸入以下命令：

pip install graphviz

3. 安裝Auto-Keras
最后來安裝Auto-Keras，輸入命令：

pip?install ?autokeras

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Docker Env

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1. Download Auto-Keras Docker image

docker pull garawalid/autokeras

2. Start Auto-Keras Docker container

docker run -it --shm-size 2G garawalid/autokeras /bin/bash

In case you need more memory to run the container, change the value of?shm-size. (Docker run reference)

3. Run application :

To run a local script?file.py?using Auto-Keras within the container, mount the host directory?-v hostDir:/app.

docker run -it -v hostDir:/app --shm-size 2G garawalid/autokeras python file.py

Example :

Let's download the mnist example and run it within the container.

wget https://raw.githubusercontent.com/jhfjhfj1/autokeras/master/examples/mnist.py

Run the mnist example :

docker run -it -v "$(pwd)":/app --shm-size 2G garawalid/autokeras python mnist.py

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K8S?Env

1. specifies the tmpfs volume dshm.
2. enables POSIX shared memory for hello-container1 via dshm.

https://docs.okd.io/latest/dev_guide/shared_memory.html

apiVersion: v1 id: hello-autokeras kind: Pod metadata:name: hello-autokeraslabels:name: hello-autokeras spec:volumes: - name: dshmemptyDir:medium: Memorycontainers:- image: garawalid/autokerasname: hello-container1ports:- containerPort: 8080hostPort: 6061volumeMounts: - mountPath: /dev/shmname: dshm

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Create the pod using the?shared-memory.yaml?file:

$ kubelet create -f autokeras.yaml

Auto-Keras 使用示例

from keras.datasets import mnist from autokeras import ImageClassifierif __name__ == '__main__':(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()x_train = x_train.reshape(x_train.shape+(1,))x_test = x_test.reshape(x_test.shape+(1,))clf = ImageClassifier(verbose=True, augment=False)clf.fit(x_train, y_train, time_limit=30 * 60)clf.final_fit(x_train, y_train, x_test, y_test, retrain=True)y = clf.evaluate(x_test, y_test)print(y * 100)clf.load_searcher().load_best_model().produce_keras_model().save('\my_model.h5')

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運行代碼，顯示Auto-Keras正在不斷進行迭代以尋找最優網絡：

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參考： https://towardsdatascience.com/auto-keras-or-how-you-can-create-a-deep-learning-model-in-4-lines-of-code-b2ba448ccf5e

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的[机器学习]AutoML --- AutoKeras的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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