win10下autokeras的入门

win10下autokeras的安装

按照官方网站的方法进行安装，注意：Auto-Keras只支持Python3.6。
项目github：https://github.com/jhfjhfj1/autokeras

pip install autokeras

autokeras需要的依赖项很多，包括tensorflow、pytorch、keras、numpy等，大部分在pip安装autokeras都可以自动下载，除了pytorch需要参考torch官网手动安装。总体而言，还是很简单的。

win10下autokeras的GPU使用

安装完成之后，就可以使用https://github.com/jhfjhfj1/autokeras/blob/master/examples/mnist.py文件进行测试：

from keras.datasets import mnist
from autokeras import ImageClassifier
import tensorflow

if __name__ == '__main__':
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape + (1,))
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape + (1,))

    clf = ImageClassifier(verbose=True)
    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)
    print(y * 100)

运行后输出一行乱码，同时程序可以正常运行，但在cmd中nvidia-smi一下，发现GPU并没有运行，程序干跑CPU。

这是由于autokeras下utils.py文件中get_device()函数使用了Linux中的命令’grep’所造成的。将其修改为win10的批处理命令即可：

//原utils.py下第80行
smi_out = os.popen('nvidia-smi -q -d Memory |grep -A4 GPU|grep Free >tmp').read()
//修改为
smi_out = os.popen('nvidia-smi -q -d Memory | findstr Free').read()

再次运行测试程序，无乱码输出，查看nvidia-smi，可见GPU在运行。

如何更改autokeras中的batch size

打开autokeras下constant.py文件

可见默认MAX_BATCH_SIZE = 128，直接修改MAX_BATCH_SIZE，处理超出显存的问题。