Auto-Keras与AutoML:入门指南(11)

让我们加载CIFAR-10数据集并初始化类名:

我们的CIFAR-10数据被加载并存储在第25行的训练/测试分组中 。 随后 , 我们将这个数据缩放到[01
的范围 。 接着我们会初始化我们的类labelNames , 这10个类包含在CIFAR-10中 。 请注意 , 标签在这里很重要 。

现在让我们开始循环遍历我们的TRAINING_TIMES , 每次都使用Auto-Keras:

上面的代码块是今天脚本的核心 。 在第35行 , 我们在每个TRAINING_TIMES上定义了一个循环 , 我们在其中做以下操作:

·初始化我们的模型(AK.ImageClassifier) , 并让训练开始 。 请注意 , 我们并没有实例化一个特定对象的CNN类 , 我们也没有调整超参数 。 因为Auto-Keras会为我们处理所有这些 。

·一旦达到时间限制 , 请采用Auto-Keras找到的最佳模型和参数+重新训练模型 。

·评估和构建分类报告 。

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