深度學習自動機器學習庫AutoKeras

一、autokeras教程

AutoKeras是一個使用神經架構搜索演算法的開源平台，用於自動化機器學習。AutoKeras可以不需要任何專業知識，自動進行特徵工程、調整神經網路結構和超參數，實現機器學習模型的自動化。

自AutoKeras的誕生，AutoKeras便得到了廣泛的關注和使用，也引發了很多值得探討的問題。在這篇文章中，我們將從多個方面進行詳細的講解。

二、autokeras對tensorflow的要求

AutoKeras對於TensorFlow的要求是版本必須為1.13或以上的版本。因為AutoKeras使用了TensorFlow的高級API——tf.estimator，所以需要和TensorFlow版本兼容。

如果你的TensorFlow不是1.13或以上版本，那麼你需要首先安裝TensorFlow 1.13或以上版本，然後安裝AutoKeras。同時，你可以通過在啟動程序前調整TensorFlow的logging級別來禁止警告輸出。

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

三、autokeras 流程

AutoKeras的主要流程如下：

1. 初始化神經網路結構
2. 構建模型生成器
3. 確定模型最佳結構
4. 訓練模型
5. 用測試數據集測試結果，並調整

四、autokeras 回歸

AutoKeras除了支持分類問題以外，還支持回歸問題，同樣可以使用AutoKeras對回歸模型進行自動化。使用AutoKeras進行回歸問題的解決和分類問題類似，只需要將目標值設置為數值即可。

clf = ak.ImageRegressor(overwrite=True, max_trials=3)
clf.fit(x_train, y_train)
y_predict = clf.predict(x_test)

五、autokeras怎麼用

AutoKeras的使用非常簡單，只需要安裝AutoKeras，然後調用AutoModel類，就可以自動幫您尋找最佳模型架構和超參數。具體代碼如下：

import autokeras as ak
clf = ak.ImageClassifier(overwrite=True, max_trials=3)
clf.fit(x_train, y_train)
y_predict = clf.predict(x_test)

這段代碼將創建一個AutoKeras分類器，並運行3次試驗來尋找最佳超參數和模型架構。請注意，x_train應為形狀為(N, H, W, C)的numpy數組，其中N是訓練樣本數，H和W是圖像高度和寬度，C是通道數，通常為3或1。

六、autokeras工作原理

AutoKeras的工作原理是通過隨機搜索枚舉可能的架構和超參數，並根據每次訓練的結果自適應調整搜索的相關參數，以不斷提升搜索效率。具體來說，AutoKeras通過在搜索空間上隨機採樣，找到最符合數據集的神經網路結構和其它的超參數，體現了一個「大殺器」的本質特點。

七、autokeras做文本分類

AutoKeras同樣可以應用於任何類型的數據，包括文本分類。要在AutoKeras上進行文本分類，只需要使用TextClassifier而不是ImageClassifier即可。還可以設置特定的預處理函數和其他選項。

clf = ak.TextClassifier(overwrite=True, max_trials=3)
clf.fit(x_train, y_train)
y_predict = clf.predict(x_test)

八、autokeras api

AutoKeras提供了豐富的API，這些API可以幫助您方便地創建、瀏覽和評估機器學習模型，以及使用預處理器、目標編碼器和特徵選擇器。您只需要設置hypermodel、tuner、callbacks、preprocessors、ensemble等屬性即可輕鬆創建一個自動化模型。

九、autokeras lstm

AutoKeras支持LSTM神經網路，使用時只需要使用AutoKeras的LSTM模型替換ImageClassifier等模型即可。

clf = ak.AutoModel(
    inputs=[ak.TextInput()],
    outputs=[ak.ClassificationHead()],
    overwrite=True,
    max_trials=3
)
clf.fit(train_x, train_y)
clf.export_model()  # 輸出模型

十、autokeras0.4.0

AutoKeras 0.4.0是最新的版本，其中包含了對視覺和文本問題的支持，可以幫助您生成最佳的深度學習模型。另外，新版本還提供了可視化函數，可以幫助用戶快速理解模型結果和模型構成。

最新版本的安裝方法如下：

pip install autokeras==0.4.0

這個命令可以在Linux和Windows操作系統上正常使用。