Autokeras 的 AutoModel 和 GraphAutoModel 需要说明

Question

我了解 AutoKeras ImageClassifier 的功能 (https://autokeras.com/image_classifier/)

clf = ImageClassifier(verbose=True, augment=False)
clf.fit(x_train, y_train, time_limit=12 * 60 * 60)
clf.final_fit(x_train, y_train, x_test, y_test, retrain=True)
y = clf.evaluate(x_test, y_test)

但我无法理解 AutoModel class (https://autokeras.com/auto_model/) 的作用，或者它与 ImageClassifier

有何不同

autokeras.auto_model.AutoModel(
inputs,
outputs,
name="auto_model",
max_trials=100,
directory=None,
objective="val_loss",
tuner="greedy",
seed=None)

参数输入和输出的文档说

inputs: A list of or a HyperNode instance. The input node(s) of the AutoModel.

outputs: A list of or a HyperHead instance. The output head(s) of the AutoModel.

什么是 HyperNode 实例？

同样，GraphAutoModel class 是什么？ (https://autokeras.com/graph_auto_model/)

autokeras.auto_model.GraphAutoModel(
inputs,
outputs,
name="graph_auto_model",
max_trials=100,
directory=None,
objective="val_loss",
tuner="greedy",
seed=None)

文档阅读

A HyperModel defined by a graph of HyperBlocks. GraphAutoModel is a subclass of HyperModel. Besides the HyperModel properties, it also has a tuner to tune the HyperModel. The user can use it in a similar way to a Keras model since it also has fit() and predict() methods.

什么是超级块？如果Image Classifier自动做HyperParameter Tuning，GraphAutoModel有什么用？

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Answer 1

最近接触了autokeras，分享一下自己的小知识。

Task API 在做图像classification/regression、文本classification/regression、...等经典任务时，可以使用autokeras提供的最简单的APIs，称为Task API：ImageClassifier, ImageRegressor, TextClassifier, TextRegressor, ... 在这种情况下，您有一个输入（图像或文本或表格数据，...）和一个输出（分类、回归） .
Automodel 但是，当您遇到需要多个 inputs/outputs 架构的任务时，您不能直接使用任务 API，这就是 Automodel 发挥作用的地方I/O API。您可以查看提供的示例 in the documentation，其中您有两个输入（图像和结构化数据）和两个输出（分类和回归）
GraphAutoModel GraphAutomodel 的工作方式类似于 keras functional API。它组装不同的块（卷积、LSTM、GRU 等）并使用该块创建模型，然后它将根据您提供的架构寻找最佳超参数。例如，假设我想使用时间序列作为输入数据来执行二元分类任务。首先让我们生成一个玩具数据集：

import numpy as np
import autokeras as ak

x = np.random.randn(100, 7, 3)
y = np.random.choice([0, 1], size=100, p=[0.5, 0.5])

这里x是一个100个样本的时间序列，每个样本是一个长度为7，特征维度为3的序列。对应的目标变量y是二进制的(0, 1)。使用 GraphAutomodel，我可以使用所谓的 HyperBlocks 指定我想要的架构。有很多块：Conv，RNN，Dense，... check the full list here。就我而言，我想使用 RNN 块来创建模型，因为我有时间序列数据：

input_layer = ak.Input()
rnn_layer = ak.RNNBlock(layer_type="lstm")(input_layer)
dense_layer = ak.DenseBlock()(rnn_layer)
output_layer = ak.ClassificationHead(num_classes=2)(dense_layer)

automodel = ak.GraphAutoModel(input_layer, output_layer, max_trials=2, seed=123)
automodel.fit(x, y, validation_split=0.2, epochs=2, batch_size=32)

（如果您不熟悉上述定义模型的方式，那么您应该查看keras functional API文档）。

所以在这个例子中，我可以更灵活地创建我想使用的架构骨架：LSTM 块后跟密集层，然后是分类层，但是我没有指定任何超参数，（数字lstm 层的数量，密集层的数量，lstm 层的大小，密集层的大小，激活函数，dropout，batchnorm，......），Autokeras 将根据我提供的架构（骨架）自动进行超参数调整。

Autokeras 的 AutoModel 和 GraphAutoModel 需要说明

Explanation Needed for Autokeras's AutoModel and GraphAutoModel

machine-learning

keras

deep-learning

automl

auto-keras