Auto-Keras与AutoML：入门指南( 十 )
首先 ， 我们在第2-5行导入必要的包：
·如前所述 ， 我们将使用scikit-learn的classification_report来计算我们将在输出文件中保存的统计信息 。
·我们将使用CIFAR-10数据集 ， 因为它已经被内置到keras.datasets 。
·然后是导入import依赖项-autokeras ， 我已经将它用AK的简写代替 。
·该os模块是必需的 ， 因为我们会在建立输出文件的路径时 ， 在各种操作系统上容纳路径分隔符 。
我们在第7行定义脚本的主要功能 ， 由于Auto-Keras和TensorFlow处理线程的方式 ， 我们需要将代码包装在main函数中 。 有关更多详细信息 ， 请参阅此GitHub问题线程 。
现在让我们初始化Auto-Keras的训练时间列表：
上述代码是限定了一组训练-TIMES ， 包括[1 ， 2 ， 4 ， 8 ， 12 ， 24
小时 。 我们将使用Auto-Keras来探索更长的训练时间对精确度的影响 。
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