AutoKeras是一個(gè)開源的曲稼，基于 Keras 的新型 AutoML 庫(kù)。AutoKeras 是一個(gè)用于自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的開源軟件庫(kù)赶诊，提供自動(dòng)搜索深度學(xué)習(xí)模型的架構(gòu)和超參數(shù)的功能台盯。AutoKeras 采用的架構(gòu)搜索方法是一種結(jié)合了貝葉斯優(yōu)化的神經(jīng)架構(gòu)搜索亮蛔。它主要關(guān)注于降低架構(gòu)搜索所需要的計(jì)算力碍岔，并提高搜索結(jié)果在各種任務(wù)上的性能浴讯。
官方網(wǎng)站：https://autokeras.com/
項(xiàng)目github：https://github.com/jhfjhfj1/autokeras
TensorFlow版本：https://github.com/melodyguan/enas
PyTorch 版本：https://github.com/carpedm20/ENAS-pytorch
!pip install autokeras
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import autokeras as ak
from keras.models import load_model
from keras.utils import plot_model
MODEL_DIR = 'my_model.h5'
MODEL_PNG = 'model.png'
IMAGE_SIZE = 28
# 獲取本地圖片，轉(zhuǎn)換成numpy格式
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = mnist.load_data()
# 數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換
train_data = train_data.astype('float32') / 255
test_data = test_data.astype('float32') / 255
print("train data shape:", train_data.shape)
# 使用圖片識(shí)別器
clf = ak.ImageClassifier()
# 給其訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽蔼啦，訓(xùn)練的最長(zhǎng)時(shí)間可以設(shè)定榆纽，假設(shè)為1分鐘，autokers會(huì)不斷找尋最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)模型
clf.fit(train_data, train_labels, epochs=10)
# 給出評(píng)估結(jié)果
accuracy = clf.evaluate(test_data, test_labels, batch_size=32)
print("accuracy:", accuracy)
y = clf.predict(test_data, batch_size=32)
print("predict:", y)
# 導(dǎo)出我們生成的模型
clf.export_keras_model(MODEL_DIR)
# 加載模型
model = load_model(MODEL_DIR)
# 將模型導(dǎo)出成可視化圖片
plot_model(model, to_file=MODEL_PNG)
