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DNN 回帰のステップ、learning_rate、および batch_size でグリッドサーチを実行しようとしています。私は簡単な例でこれをやろうとしましたが、ここにボストンの例が示されているボストンのデータセットですが、うまくいきません。エラーはスローされず、実行され、実行され、実行されます。単一点のグリッドを設定しても、これは行われます。以下にエラーが表示されますか？明らかな何かを見逃していますか？私は sklearn と skflow の両方を初めて使用します (skflow は Tensorflow Learn にマージされていることは知っていますが、例は同じである必要があると思います) が、見つけた例を組み合わせただけです。

from sklearn import datasets, cross_validation, metrics
from sklearn import preprocessing, grid_search
import skflow

# Load dataset
boston = datasets.load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# Split dataset into train / test
X_train, X_test, y_train, y_test=cross_validation.train_test_split(X, y,test_size=0.2, random_state=42)

# scale data (training set) to 0 mean and unit Std. dev
scaler = preprocessing.StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
regressor = skflow.TensorFlowDNNRegressor(hidden_units=[10, 10],
steps=5000, learning_rate=0.1, batch_size=10)

# use a full grid over all parameters
param_grid = {"steps": [200,400],
               "learning_rate": [0.1,0.2],
               "batch_size": [10,32]}

# run grid search
gs = grid_search.GridSearchCV(regressor, param_grid=param_grid, scoring = 'accuracy', verbose=10, n_jobs=-1,cv=2)
gs.fit(X_train, y_train)

# summarize the results of the grid search
print(gs.best_score_)
print(gs.best_params_)

助けてくれてありがとう!!

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fit_params を gird_search に追加しないと、TensorFlowDNNRegressor が永久に実行されます。

gs = grid_search.GridSearchCV(
         regressor, param_grid=param_grid, 
         scoring = 'accuracy', verbose=10, n_jobs=-1,cv=2
      )

に

gs = grid_search.GridSearchCV(
         regressor, param_grid=param_grid, scoring = 'accuracy',
         verbose=10, n_jobs=-1,cv=2, fit_params={'steps': [200,400]}
)
于 2016-10-14T15:05:15.747 に答える