深度学习自动机器学习库AutoKeras

一、autokeras教程

AutoKeras是一个使用神经架构搜索算法的开源平台，用于自动化机器学习。AutoKeras可以不需要任何专业知识，自动进行特征工程、调整神经网络结构和超参数，实现机器学习模型的自动化。

自AutoKeras的诞生，AutoKeras便得到了广泛的关注和使用，也引发了很多值得探讨的问题。在这篇文章中，我们将从多个方面进行详细的讲解。

二、autokeras对tensorflow的要求

AutoKeras对于TensorFlow的要求是版本必须为1.13或以上的版本。因为AutoKeras使用了TensorFlow的高级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，那么你需要首先安装TensorFlow 1.13或以上版本，然后安装AutoKeras。同时，你可以通过在启动程序前调整TensorFlow的logging级别来禁止警告输出。

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

三、autokeras 流程

AutoKeras的主要流程如下：

1. 初始化神经网络结构
2. 构建模型生成器
3. 确定模型最佳结构
4. 训练模型
5. 用测试数据集测试结果，并调整

四、autokeras 回归

AutoKeras除了支持分类问题以外，还支持回归问题，同样可以使用AutoKeras对回归模型进行自动化。使用AutoKeras进行回归问题的解决和分类问题类似，只需要将目标值设置为数值即可。

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

五、autokeras怎么用

AutoKeras的使用非常简单，只需要安装AutoKeras，然后调用AutoModel类，就可以自动帮您寻找最佳模型架构和超参数。具体代码如下：

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

这段代码将创建一个AutoKeras分类器，并运行3次试验来寻找最佳超参数和模型架构。请注意，x_train应为形状为(N, H, W, C)的numpy数组，其中N是训练样本数，H和W是图像高度和宽度，C是通道数，通常为3或1。

六、autokeras工作原理

AutoKeras的工作原理是通过随机搜索枚举可能的架构和超参数，并根据每次训练的结果自适应调整搜索的相关参数，以不断提升搜索效率。具体来说，AutoKeras通过在搜索空间上随机采样，找到最符合数据集的神经网络结构和其它的超参数，体现了一个“大杀器”的本质特点。

七、autokeras做文本分类

AutoKeras同样可以应用于任何类型的数据，包括文本分类。要在AutoKeras上进行文本分类，只需要使用TextClassifier而不是ImageClassifier即可。还可以设置特定的预处理函数和其他选项。

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

八、autokeras api

AutoKeras提供了丰富的API，这些API可以帮助您方便地创建、浏览和评估机器学习模型，以及使用预处理器、目标编码器和特征选择器。您只需要设置hypermodel、tuner、callbacks、preprocessors、ensemble等属性即可轻松创建一个自动化模型。

九、autokeras lstm

AutoKeras支持LSTM神经网络，使用时只需要使用AutoKeras的LSTM模型替换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()  # 输出模型

十、autokeras0.4.0

AutoKeras 0.4.0是最新的版本，其中包含了对视觉和文本问题的支持，可以帮助您生成最佳的深度学习模型。另外，新版本还提供了可视化函数，可以帮助用户快速理解模型结果和模型构成。

最新版本的安装方法如下：

pip install autokeras==0.4.0

这个命令可以在Linux和Windows操作系统上正常使用。