Hyperopt:定义搜索空间

时间:2018-01-22 17:03:59

标签: python machine-learning hyperparameters

我在搜索空间定义的逻辑上遇到了麻烦。

我想搜索这些:

  • 要使用的模型类型(features_and_hours,features_only,hours_only,no_features_no_hours)
  • 隐藏单位数(output_units)
  • 核矩阵的正则化(类型= l1,l2或l1l2)
  • 核矩阵的正则化值(从0.0到0.5)
  • 活动的正规化(类型= l1,l2或l1l2)
  • 活动的正则化值(从0.0到0.5)
  • 纪元数(num_epochs,1,5或10)
  • 要使用的优化器(adadelta,adam或rmsprop)
  • 是否以及如何应用注意力(之前,之后或之后)

以下this example(页面上的第二篇文章,jacobzweig)

以及我设置的方式。
def para_space():

        space_paras = {'model_type': hp.choice('model_type', ['features_and_hours', 'features_only', 'hours_only', 'no_features_no_hours']),
                        'output_units': hp.uniform('output_units', 1, 10),
                        'kernel_reg': hp.choice('kernel_reg', [{'reg_type':'l1', 'reg_vals': hp.uniform('reg_vals', 0.0, 0.5)},
                                                                {'reg_type':'l2','reg_vals': hp.uniform('reg_vals', 0.0, 0.5)},
                                                                {'reg_type':'l1l2', 'reg_vals': hp.uniform('reg_vals', 0.0, 0.5)}]),
                        'activity_reg': hp.choice('activity_reg', [{'reg_type':'l1', 'reg_vals': hp.uniform('reg_vals', 0.0, 0.5)},
                                                                {'reg_type':'l2','reg_vals': hp.uniform('reg_vals', 0.0, 0.5)},
                                                                {'reg_type':'l1l2', 'reg_vals': hp.uniform('reg_vals', 0.0, 0.5)}]),
                        'num_epochs': hp.choice('num_epochs', [1, 5, 10]),
                        'optimizer': hp.choice('optimizer', ['adadelta', 'adam', 'rmsprop']),
                        'attention': hp.choice('attention', ['before', 'after', 'none'])}
        return space_paras

我得到的错误是:

Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
  File "Jan22Model1.py", line 374, in <module>
    best = fmin(lstm_model_1, params, algo=tpe.suggest, max_evals=5, trials=trials)
  File "/user/pkgs/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/hyperopt/fmin.py", line 307, in fmin
    return_argmin=return_argmin,
  File "/user/pkgs/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/hyperopt/base.py", line 635, in fmin
    return_argmin=return_argmin)
  File "/user/pkgs/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/hyperopt/fmin.py", line 314, in fmin
    pass_expr_memo_ctrl=pass_expr_memo_ctrl)
  File "/user/pkgs/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/hyperopt/base.py", line 776, in __init__
    raise DuplicateLabel(label)
hyperopt.exceptions.DuplicateLabel: reg_vals

但是在这个例子中,似乎有重复的标签不会引发错误。我做错了什么?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我最终重组了这个空间,解决了这个问题:

def para_space():
    space_paras = {'model_type': hp.choice('model_type', ['features_and_hours', 'features_only', 'hours_only', 'no_features_no_hours']),
                    'output_units': hp.uniform('output_units', 1, 10),
                    'kernel_reg': hp.choice('kernel_reg', ['l1', 'l2', 'l1_l2']),
                    'kernel_reg_value': hp.uniform('kernel_reg_value', 0.0, 0.5),
                    'activity_reg': hp.choice('activity_reg', ['l1', 'l2', 'l1_l2']),
                    'activity_reg_value': hp.uniform('activity_reg_value', 0.0, 0.5),
                     'optimizer': hp.choice('optimizer', ['adadelta', 'adam', 'rmsprop']),
                     'attention': hp.choice('attention', ['before', 'after', 'none'])} 
   return space_paras