Keras深度学习框架第二十九讲：在自定义训练循环中应用KerasTuner超参数优化

1、简介

在KerasTuner中，HyperModel类提供了一种方便的方式来在可重用对象中定义搜索空间。你可以通过重写HyperModel.build()方法来定义和进行模型的超参数调优。为了对训练过程进行超参数调优（例如，通过选择适当的批处理大小、训练轮数或数据增强设置），程序员可以重写HyperModel.fit()方法，在该方法中你可以访问：

• hp对象，它是keras_tuner.HyperParameters的一个实例
• 由HyperModel.build()构建的模型

在“开始使用KerasTuner”一文的“调整模型训练”部分中给出了一个基本示例。

2、自定义训练循环的超参数调优

本文将通过重写HyperModel.fit()方法来子类化HyperModel类，并编写一个自定义训练循环。如果你想了解如何使用Keras编写一个自定义训练循环，可以参考指南《从零开始编写训练循环》。

首先，我们导入所需的库，并为训练和验证创建数据集。在这里，我们仅使用随机数据作为演示目的。

import keras_tuner
import tensorflow as tf
import keras
import numpy as npx_train = np.random.rand(1000, 28, 28, 1)
y_train = np.random.randint(0, 10, (1000, 1))
x_val = np.random.rand(1000, 28, 28, 1)
y_val = np.random.randint(0, 10, (1000, 1))

接着，我们将HyperModel类子类化为MyHyperModel。在MyHyperModel.build()中，我们构建一个简单的Keras模型来进行10个不同类别的图像分类。MyHyperModel.fit()接受几个参数，其签名如下所示：

def fit(self, hp, model, x, y, validation_data, callbacks=None, **kwargs):

hp 参数用于定义超参数。
model 参数是由 MyHyperModel.build() 返回的模型。
x, y, 和 validation_data 都是自定义参数。稍后我们将通过调用 tuner.search(x=x, y=y, validation_data=(x_val, y_val)) 来传递我们的数据给它们。你可以定义任意数量的这些参数并给它们自定义的名称。
callbacks 参数原本是为了与 model.fit() 一起使用的。KerasTuner 在其中放置了一些有用的 Keras 回调，例如，在模型最佳轮次时保存模型的回调。

在自定义训练循环中，我们将手动调用这些回调。但在调用它们之前，我们需要使用以下代码将我们的模型分配给它们，以便它们可以访问模型以进行保存。

for callback in callbacks:callback.model = model

在这个例子中，我们只调用了回调的 on_epoch_end() 方法来帮助我们保存模型的最佳状态。如果需要，你也可以调用其他回调方法。如果你不需要保存模型，那么你就不需要使用回调。

在自定义训练循环中，我们将通过将NumPy数据包装成tf.data.Dataset来调优数据集的批处理大小。请注意，你也可以在这里调优任何预处理步骤。此外，我们还调优了优化器的学习率。

我们将使用验证损失作为模型的评估指标。为了计算平均验证损失，我们将使用keras.metrics.Mean()，它在批次之间平均验证损失。我们需要返回验证损失，以便Tuner可以记录它。

class MyHyperModel(keras_tuner.HyperModel):def build(self, hp):"""Builds a convolutional model."""inputs = keras.Input(shape=(28, 28, 1))x = keras.layers.Flatten()(inputs)x = keras.layers.Dense(units=hp.Choice("units", [32, 64, 128]), activation="relu")(x)outputs = keras.layers.Dense(10)(x)return keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)def fit(self, hp, model, x, y, validation_data, callbacks=None, **kwargs):# Convert the datasets to tf.data.Dataset.batch_size = hp.Int("batch_size", 32, 128, step=32, default=64)train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(batch_size)validation_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(validation_data).batch(batch_size)# Define the optimizer.optimizer = keras.optimizers.Adam(hp.Float("learning_rate", 1e-4, 1e-2, sampling="log", default=1e-3))loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)# The metric to track validation loss.epoch_loss_metric = keras.metrics.Mean()# Function to run the train step.@tf.functiondef run_train_step(images, labels):with tf.GradientTape() as tape:logits = model(images)loss = loss_fn(labels, logits)# Add any regularization losses.if model.losses:loss += tf.math.add_n(model.losses)gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))# Function to run the validation step.@tf.functiondef run_val_step(images, labels):logits = model(images)loss = loss_fn(labels, logits)# Update the metric.epoch_loss_metric.update_state(loss)# Assign the model to the callbacks.for callback in callbacks:callback.set_model(model)# Record the best validation loss valuebest_epoch_loss = float("inf")# The custom training loop.for epoch in range(2):print(f"Epoch: {epoch}")# Iterate the training data to run the training step.for images, labels in train_ds:run_train_step(images, labels)# Iterate the validation data to run the validation step.for images, labels in validation_data:run_val_step(images, labels)# Calling the callbacks after epoch.epoch_loss = float(epoch_loss_metric.result().numpy())for callback in callbacks:# The "my_metric" is the objective passed to the tuner.callback.on_epoch_end(epoch, logs={"my_metric": epoch_loss})epoch_loss_metric.reset_state()print(f"Epoch loss: {epoch_loss}")best_epoch_loss = min(best_epoch_loss, epoch_loss)# Return the evaluation metric value.return best_epoch_loss

现在，我们可以初始化Tuner了。在这里，我们使用Objective("my_metric", "min")作为需要最小化的指标。目标名称应该与你在传递给回调的on_epoch_end()方法的日志中使用的键一致。回调需要使用日志中的这个值来找到最佳的epoch以保存模型的检查点。

换句话说，当你自定义训练循环并决定在每个epoch结束时记录一些指标时，你需要确保你传递给on_epoch_end()方法的日志中包含一个键（例如"my_metric"），该键与你在Tuner中定义的Objective的名称相匹配。这样，Tuner就可以使用这个指标来跟踪模型性能的变化，并决定何时保存最佳的模型检查点。

在上面的例子中，如果我们在每个epoch结束时计算了验证损失，并将其作为"val_loss"键传递给on_epoch_end()方法，那么我们需要在初始化Tuner时使用Objective("val_loss", "min")，因为我们的目标是找到具有最小验证损失的epoch。

tuner = keras_tuner.RandomSearch(objective=keras_tuner.Objective("my_metric", "min"),max_trials=2,hypermodel=MyHyperModel(),directory="results",project_name="custom_training",overwrite=True,
)

我们通过将我们在MyHyperModel.fit()方法的签名中定义的参数传递给tuner.search()来开始搜索。

tuner.search(x=x_train, y=y_train, validation_data=(x_val, y_val))

最后，我们可以检索结果。

在Keras Tuner中，一旦tuner.search()方法执行完毕，你就可以从Tuner对象中检索最佳模型、最佳超参数配置以及搜索结果的历史记录。这些结果可以帮助你理解模型性能如何随着超参数的变化而变化，并为你提供最佳的模型配置以进行进一步的应用或部署。

通常，你可以使用tuner.get_best_models()来获取一个或多个最佳模型，使用tuner.get_best_hyperparameters()来获取最佳超参数配置，以及使用tuner.results_summary()来查看搜索结果的摘要。

best_hps = tuner.get_best_hyperparameters()[0]
print(best_hps.values)best_model = tuner.get_best_models()[0]
best_model.summary()

3、总结

使用Keras Tuner进行自定义训练循环超参数调优的过程可以大致分为以下几个步骤：

3.1. 安装Keras Tuner

首先，确保你已经安装了Keras Tuner库。可以使用pip进行安装：

pip install keras-tuner

3.2. 定义继承自keras_tuner.HyperModel的类

你需要定义一个继承自keras_tuner.HyperModel的类，并在其中定义build和fit方法。

• build方法：用于定义模型的架构，并使用hp参数设置超参数的搜索空间。
• fit方法：用于模型的训练过程，它接受hp参数以及训练数据和其他必要的参数。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from keras_tuner import HyperModelclass MyHyperModel(HyperModel):def build(self, hp):model = tf.keras.Sequential()# 示例：定义含可调参数的全连接层hp_units = hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32)model.add(layers.Dense(units=hp_units, activation='relu'))# ... 其他层 ...model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])return modeldef fit(self, hp, x_train, y_train, **kwargs):model = self.build(hp)model.fit(x_train, y_train, epochs=10, **kwargs)# 假设这里只进行一轮训练作为示例，实际中可能需要多轮return {'loss': model.evaluate(x_train, y_train)[0], 'accuracy': model.evaluate(x_train, y_train)[1]}

3.3. 准备数据和回调

准备好你的训练数据和验证数据，以及可能需要的回调函数（如模型保存、早停等）。

3.4. 使用Tuner进行搜索

实例化你的Tuner类（如RandomSearch、Hyperband等），并传入你的HyperModel、数据以及搜索的目标（如最小化验证损失）。

from keras_tuner import RandomSearchtuner = RandomSearch(MyHyperModel(),objective='val_loss',max_trials=10,  # 搜索的最大试验次数executions_per_trial=3,  # 每个试验的重复次数directory='my_dir',  # 结果保存目录project_name='my_project'
)tuner.search(x_train, y_train,validation_data=(x_val, y_val),epochs=10,  # 注意这里的epochs仅用于fit方法中的一轮训练callbacks=[...])  # 可能的回调，如ModelCheckpoint

3.5. 检索结果

搜索完成后，你可以从Tuner对象中检索最佳模型、最佳超参数配置以及搜索结果的历史记录。

best_hps = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]
print(f'Best hyperparameters: {best_hps.values}')best_model = tuner.get_best_models(num_models=1)[0]
# 使用best_model进行预测或进一步评估

3.6. 可视化结果

Keras Tuner提供了丰富的可视化支持，你可以使用TensorBoard等工具来查看搜索过程的详细结果。

使用Keras Tuner进行自定义训练循环的超参数调优涉及安装Keras Tuner库，定义继承自HyperModel的类并实现其build和fit方法，准备训练数据和验证数据以及可能的回调。随后，实例化Tuner类并传入定义的HyperModel和数据，开始搜索最佳超参数组合。搜索完成后，可以通过Tuner的接口检索到最佳的超参数和模型。整个调优过程中需要注意设置合理的搜索空间、试验次数，并使用独立的验证集来评估模型性能，最后可以利用可视化工具查看调优结果。