keras tuner自动调参工具

keras tuner是一个可以自动进行调参的库，安装这个库使用pip install keras-tuner

使用keras tuner分3步

1. 建立含可调参数的模型

模型要建立在一个函数里面，传入hp参数。函数头是这样的

def model_builer(hp):
    ...

在model_builer里面，像正常一样构建模型。在可调参数用hp.Int, hp.Float, hp.Choice进行实例化。例如，在全连接层，想要搜索最佳的隐层数量，可以使用hp.Int。指定名称，参数搜索的最小值，最大值以及步长。

hp_units = hp.Int('units', min_value=32, max_value=256, step=32)
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=hp_units, activation='relu', name='dense1'))

 如果想搜索最佳的dropout参数，可以使用hp.Float，同样的指定名称，参数搜索的最小值，最大值以及步长。

hp_dropout = hp.Float('dropout', min_value=0, max_value=1, step=0.1)
model.add(tf.keras.layers.Dropout(hp_dropout, name='dropout'))

 如果想搜索最佳