在深度学习领域，构建高效的神经网络模型往往需要对模型的超参数进行精细调整。本文将介绍Keras Tuner这一强大的工具，它可以帮助自动化地寻找最优的超参数组合，从而提高模型的性能。
Keras Tuner是一个用于自动化超参数调优的库，它支持多种调优算法，包括随机搜索、Hyperband和贝叶斯优化。本文将重点介绍随机搜索方法，并以MNIST数据集为例，展示如何使用Keras Tuner进行模型调优。
pip install keras-tuner
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
首先，需要安装Keras Tuner，并确保TensorFlow版本大于2.0。
将使用TensorFlow内置的MNIST数据集进行演示。MNIST数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像的尺寸为28x28。在加载数据后，需要对数据进行归一化处理，即将像素值除以255。
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
print("x_train.shape:", x_train.shape)
接下来，将构建一个模型构建函数，该函数接受一个超参数对象hp，用于尝试不同的超参数组合。
from tensorflow.keras import layers
from kerastuner.tuners import RandomSearch
def build_model(hp):
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Flatten(input_shape=(28,28)))
model.add(layers.Dense(units=hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=128), activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-4])),
loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
在上述代码中，首先创建了一个Sequential模型，并添加了一个Flatten层将输入图像展平。然后，添加了一个Dense层，其神经元数量由hp.Int确定，激活函数为relu。最后，添加了一个输出层，使用softmax激活函数，并使用Adam优化器进行编译。
现在，将创建一个RandomSearch实例，并指定模型构建函数、目标（在本例中为验证集准确率）、最大试验次数和每次试验的执行次数。
tuner = RandomSearch(
build_model,
objective='val_accuracy',
max_trials=5,
executions_per_trial=3,
)
tuner.search_space_summary()
def build_model2(hp):
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Flatten(input_shape=(28,28)))
for i in range(hp.Int('layers', 2, 6)):
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=hp.Int('units_' + str(i), 50, 100, step=10),
activation=hp.Choice('act_' + str(i), ['relu', 'sigmoid'])))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile('adam', 'sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model