pass
来源:3-12 tf.GradientTape与tf.keras结合使用
战战的坚果
2020-04-29
链接:https://coding.imooc.com/learn/questiondetail/149701.html
1、老师,确实用的windows,还有解决的办法吗?
2、在哪添加verbose=0?
代码:
from scipy.stats import reciprocal
# f(x) = 1/(x*log(b/a)) a <= x <= b
param_distribution = {
"hidden_layers":[1, 2, 3, 4],
"layer_size": [5, 10, 20, 30],
"learning_rate": [1e-4, 5e-5, 1e-3, 5e-3, 1e-2],
# "layer_size": np.arange(1, 100),
# "learning_rate": reciprocal(1e-4, 1e-2),
#连续取值,设置最大值和最小值即可。使用一个分布生成learning_rate
}
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
random_search_cv = RandomizedSearchCV(sklearn_model,
param_distribution,
n_iter = 10,#从param_distribution里sample出多少个参数集合
cv = 3,
n_jobs = 1) #有多少任务并行处理
random_search_cv.fit(x_train_scaled, y_train, epochs =100,
validation_data = (x_valid_scaled, y_valid),
callbacks = callbacks)
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1回答
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应该没有,因为我已经好多年不用windows了,所以手上没有windows电脑可以调试,另外,工作一般也不用windows,所以windows上的技能好像也没有必要掌握。强烈建议用ubuntu
在调用model.evaluate的时候加verbose
022020-06-01