tf.contrib.training.HParams

Класс для хранения набора гиперпараметров в виде пар имя-значение.

tf.contrib.training.HParams(
    hparam_def=None, model_structure=None, **kwargs
)

Объект HParams содержит гиперпараметры, используемые для построения и обучения модели, такие как количество скрытых узлов в слое нейронной сети или скорость обучения.

Сначала вы создаёте объект HParams, указав имена и значения гиперпараметров.

Для удобного доступа имена параметров добавляются в качестве прямых атрибутов класса. Типичное использование приведено ниже:

# Create a HParams object specifying names and values of the model
# hyperparameters:
hparams = HParams(learning_rate=0.1, num_hidden_units=100)

# The hyperparameter are available as attributes of the HParams object:
hparams.learning_rate ==> 0.1
hparams.num_hidden_units ==> 100

Гиперпараметры имеют тип, который определяется из типа значения, переданного при создании. В настоящее время поддерживаются типы: целое число, число с плавающей запятой, булево значение, строка, а также списки целых чисел, чисел с плавающей запятой, булевых значений или строк.

Вы можете переопределить значения гиперпараметров, вызвав метод parse(), передав строку с запятыми, разделяющими пары name=value. Это предназначено для того, чтобы можно было переопределить любые значения гиперпараметров из одной командной строки, в которой пользователю передаются пары «гиперпараметр=значение». Это позволяет избежать необходимости определения одного флага для каждого гиперпараметра.

Синтаксис, ожидаемый для каждого значения, зависит от типа параметра. Смотрите parse() для описания синтаксиса.

Пример:

# Define a command line flag to pass name=value pairs.
# For example using argparse:
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Train my model.')
parser.add_argument('--hparams', type=str,
                    help='Comma separated list of "name=value" pairs.')
args = parser.parse_args()
...
def my_program():
  # Create a HParams object specifying the names and values of the
  # model hyperparameters:
  hparams = tf.contrib.training.HParams(
      learning_rate=0.1,
      num_hidden_units=100,
      activations=['relu', 'tanh'])

  # Override hyperparameters values by parsing the command line
  hparams.parse(args.hparams)

  # If the user passed `--hparams=learning_rate=0.3` on the command line
  # then 'hparams' has the following attributes:
  hparams.learning_rate ==> 0.3
  hparams.num_hidden_units ==> 100
  hparams.activations ==> ['relu', 'tanh']

  # If the hyperparameters are in json format use parse_json:
  hparams.parse_json('{"learning_rate": 0.3, "activations": "relu"}')

Методы

add_hparam

Просмотреть исходный код

add_hparam(
    name, value
)

Добавляет пару {имя, значение} к гиперпараметрам.

del_hparam

Просмотреть исходный код

del_hparam(
    name
)

Удаляет гиперпараметр с ключом 'имя'.

Ничего не делает, если он отсутствует.

from_proto

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_proto(
    hparam_def, import_scope=None
)

get

Просмотреть исходный код

get(
    key, default=None
)

Возвращает значение key, если оно существует, иначе default.

get_model_structure

Просмотреть исходный код

get_model_structure()

override_from_dict

Просмотреть исходный код

override_from_dict(
    values_dict
)

Переопределяет существующие значения гиперпараметров, парсингу новые значения из словаря.

parse

Просмотреть исходный код

parse(
    values
)

Переопределяет существующие значения гиперпараметров, парсингу новые значения из строки.

См. parse_values для получения более подробной информации о допустимом формате значений.

parse_json

Просмотреть исходный код

parse_json(
    values_json
)

Переопределяет существующие значения гиперпараметров, парсингу новые значения из JSON объекта.

set_from_map

Просмотреть исходный код

set_from_map(
    values_map
)

УСТАРЕВШАЯ функция. Используйте override_from_dict. (устарело)

set_hparam

Просмотреть исходный код

set_hparam(
    name, value
)

Устанавливает значение существующего гиперпараметра.

Эта функция проверяет, что тип значения соответствует типу существующего гиперпараметра.

set_model_structure

Просмотреть исходный код

set_model_structure(
    model_structure
)

to_json

Просмотреть исходный код

to_json(
    indent=None, separators=None, sort_keys=False
)

Сериализует гиперпараметры в JSON.

to_proto

Просмотр исходного кода

to_proto(
    export_scope=None
)

Преобразует объект HParams в протокол HParamDef.

values

Просмотр исходного кода

values()

Возвращает значения гиперпараметров в виде словаря Python.

__contains__

Просмотр исходного кода

__contains__(
    key
)