Keras Tuner 中的模型构建函数未返回有效的 Keras 模型实例

Question

我正在尝试在一个程序中按照 Krish naik Youtube 教程学习 CNN，但出现此错误：

RuntimeError: Model-building function did not return a valid Keras Model instance, found <keras.engine.sequential.Sequential object at 0x7fd882393b38>

我的代码如下

import keras.datasets
fashion=keras.datasets.fashion_mnist
(x_train,y_train),(x_test,y_test)=fashion.load_data()

x_train=x_train/255.00
x_test=x_test/255.00
x_train=x_train.reshape(x_train.shape[0],x_train.shape[1],x_train.shape[2],1)
x_test=x_test.reshape(x_test.shape[0],x_test.shape[1],x_test.shape[2],1)
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D,Flatten,Dropout,Dense
from keras.optimizers import Adam
def build_knn(hp):
    models=Sequential()
    models.add(Conv2D(filters=hp.Int('conv2d_1',min_value=32,max_value=128,step=16),
                      kernel_size=hp.Choice('conv1_kernal',values=[3,5]),
                      activation='relu',
                      input_shape=(28,28,1)
                                    ))
    models.add(Conv2D(filters=hp.Int('conv2d_1',min_value=32,max_value=128,step=16),
                      kernel_size=hp.Choice('conv1_kernal',values=[3,5]),
                      activation='relu'
                                    ))
    models.add(Flatten())
    models.add(Dense(hp.Int('neural1',min_value=32,max_value=128,step=16),activation='relu'))
    models.add(Dense(10,activation='softmax'))
    models.compile(optimizer=Adam(hp.Choice('learning_rate',values=[1e-2,1e-3])),
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy']
                 )
    return models
from kerastuner import RandomSearch
from kerastuner.engine.hyperparameters import HyperParameters
tuner_search=RandomSearch(build_knn,objective='val_accuracy',max_trials=5,directory='jupyterfiles',project_name='krish_naik_fashion_mnist')

Answer 1

project site 中不是非常清楚，但确实提到 Keras Tuner 是（强调添加）：

Keras 的超参数调节器，特别是用于 TensorFlow 2.0 的 tf.keras。

换句话说，它适用于tf.keras，但不适用于您似乎在这里使用的独立版本的 Keras。

确实，改编了上面链接的项目站点的基本示例，但将导入更改为使用独立的 Keras，会复制您报告的错误：

!pip install -U keras-tuner

import keras
from keras import layers
from kerastuner.tuners import RandomSearch

def build_model(hp):
    model = keras.Sequential()
    model.add(layers.Dense(units=hp.Int('units',
                                        min_value=32,
                                        max_value=512,
                                        step=32),
                           activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
    model.compile(
        optimizer=keras.optimizers.Adam(
            hp.Choice('learning_rate',
                      values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])),
        loss='sparse_categorical_crossentropy',
        metrics=['accuracy'])
    return model

tuner = RandomSearch(
    build_model,
    objective='val_accuracy',
    max_trials=5,
    executions_per_trial=3,
    directory='my_dir',
    project_name='helloworld')

结果：

RuntimeError: Model-building function did not return a valid Keras Model instance, found <keras.engine.sequential.Sequential object at 0x7fd882393b38>

但只需将导入更改为使用tf.keras，即：

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from kerastuner.tuners import RandomSearch

上面的代码运行正常，没有错误。

因此，您应该将此处显示的导入更改为：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D,Flatten,Dropout,Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

你应该没问题（当然前提是你确实使用了 Tensorflow 2.0）。

我刚刚打开了一个相关的Github issue，建议他们在可见位置明确包含此说明。