Tensorflow：模型调参

我就是我 2022-06-12 14:13 316阅读 0赞

## Tensorflow中使用gridsearch ##

1 使用tf.contrib.learn.estimators

使用tf中自带的Estimator将自定义的tf模型转换成估计器，输入到sklearn中的gridesearch运行。

# My custom model. 
    # Feature request: New params dict with values filled by GridSearchCV
    def cnn_model(X, Y, params):
      stride = params['stride']
      ... custom model definition here ...
    
    # Create the Convnet classifier
    cnn_classifier = learn.TensorFlowEstimator(model_fn=cnn_model)
    
    # Grid search on different stride values.
    parameters = {'stride': [1, 2, 3],}
    grid_searcher = GridSearchCV(cnn_classifier, parameters)
    grid_searcher.fit(X, Y)

可能的报错  
WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: C:\\Users\\piting.pt\\AppData\\Local\\Temp\\tmpufiz6\_ts

\[[Pass grid search params to TensorFlowEstimator custom model \#2030][Pass grid search params to TensorFlowEstimator custom model _2030] \]

这种方式需要使用到tf.contrib.learn中的estimators，比较麻烦。未测试出来。

\[[Creating Estimators in tf.contrib.learn][] \]

2 直接将自定义的模型修改成具有sklearn中estimators的功能

from: [\-柚子皮-][-_-]

ref:

[Pass grid search params to TensorFlowEstimator custom model _2030]: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/2030#ref-issue-177621365
[Creating Estimators in tf.contrib.learn]: https://www.tensorflow.org/extend/estimators
[-_-]: https://me.csdn.net/pipisorry

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