在使用sklearn的网格搜索调整tensorflow模型的epoch参数时，网格搜索会对不同的epoch分别独立fit，能否有什么方法，可以只训练一次，然后在训练进行到不同epoch时使用验证集评分？
我目前想到的方法是在模型fit时传入验证集，但是sklearn没有对fit传入验证集的方法，所以可以在调用gsearch.fit时加入X_all=X_train, y_all=y_train传给model.fit，然后删去传给model.fit的X和y就可以得到验证集了。
如果有谁知道别的方法请告诉我。
附上未完成的代码：
# 模型的fit方法
def fit(self, X, y, X_test=None, y_test=None, X_all=None, y_all=None, scores=None):
X, y = check_X_y(X, y, allow_nd=True)
self.classes_ = unique_labels(y)
self.n_classes_ = len(self.classes_)
if self.optimizer=='Adam':
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=self.learning_rate, decay=self.weight_decay)
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, y)).shuffle(10000).batch(self.batch)
if isinstance(X_all, (list, np.ndarray)) and isinstance(y_all, (list, np.ndarray)):
X_test = X_all-X
if isinstance(X_test, (list, np.ndarray)) and isinstance(y_test, (list, np.ndarray)):
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(self.batch)
for epoch in range(self.epoch):
# Reset the metrics at the start of the next epoch
train_loss.reset_states()
train_accuracy.reset_states()
test_loss.reset_states()
test_accuracy.reset_states()
for images, labels in train_ds:
self.train_step(images, labels, optimizer)
with train_summary_writer.as_default():
tf.summary.scalar('loss', train_loss.result(), step=epoch)
tf.summary.scalar('accuracy', train_accuracy.result(), step=epoch)
if test_ds:
for test_images, test_labels in test_ds:
self.test_step(test_images, test_labels)
with test_summary_writer.as_default():
tf.summary.scalar('loss', test_loss.result(), step=epoch)
tf.summary.scalar('accuracy', test_accuracy.result(), step=epoch)
return self
# 模型的搜索参数方法
def search_best_params(self, params, X_train, y_train, scoring=None):
if 'epoch' in params:
params['epoch']=[max(params['epoch'])]
scores = {}
gsearch = GridSearchCV(self, param_grid=params, scoring=scoring, cv=5, refit=False, verbose=3)
if 'epoch' in params:
gsearch.fit(X_train, y_train, X_all=X_train, y_all=y_train, scores=scores)
else:
gsearch.fit(X_train, y_train)
print('参数的最佳取值:{0}'.format(gsearch.best_params_))
print('最佳模型得分:{0}'.format(gsearch.best_score_))
print(gsearch.cv_results_['mean_test_score'])
print(gsearch.cv_results_['params'])
return gsearch.best_params_
【以下回答由 GPT 生成】
通常情况下，神经网络的epoch参数是在训练阶段进行调整的，而sklearn的网格搜索通常是用于调整模型的超参数（不包括训练的epoch数）。因此，直接使用sklearn的网格搜索来调整模型的epoch参数可能不是一个常规的操作。
然而，如果你真的想使用sklearn的网格搜索来调整epoch参数，你可以考虑使用自定义评估器（custom scorer）来实现只训练一次并使用验证集评分的目的。
首先，你可以创建一个自定义评估器，该评估器会接收模型、训练数据、验证数据，并在fit方法中只训练一次并使用验证数据进行评分。以下是一个示例：
from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score
from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
class EpochScorer(BaseEstimator, ClassifierMixin):
def __init__(self, model, X_val, y_val):
self.model = model
self.X_val = X_val
self.y_val = y_val
def fit(self, X, y):
self.model.fit(X, y)
return self
def score(self, X, y):
return accuracy_score(self.y_val, self.model.predict(self.X_val))
然后，你可以使用这个自定义评估器作为scoring参数传递给GridSearchCV。以下是一个示例：
params = {'epoch': [10, 20, 30, 40]} # 需要调整的epoch参数值
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 划分训练集和验证集
# 创建神经网络模型
model = YourNeuralNetworkModel()
# 创建自定义评估器
epoch_scorer = make_scorer(EpochScorer(model, X_val, y_val))
# 使用网格搜索和自定义评估器进行参数搜索
gsearch = GridSearchCV(model, param_grid=params, scoring=epoch_scorer, cv=5, n_jobs=1)
gsearch.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳参数
print(gsearch.best_params_)
上述代码中，首先定义了要调整的epoch参数值，然后划分出训练集和验证集。接着，创建了一个自定义评估器，并将其用作scoring参数传递给GridSearchCV。最后，通过调用fit方法来触发模型训练和参数搜索。
请注意，上述代码中的YourNeuralNetworkModel是一个占位符，你需要将其替换为你实际使用的神经网络模型。
请注意，这种方法仅仅是一种可能的解决方案，它尝试在使用网格搜索的同时，只训练一次并使用验证集进行评分。然而，通常来说，我们更倾向于在训练阶段进行epoch参数的调整，而不是使用网格搜索。根据你的具体需求，你可以根据实际情况来选择最适合你的方法。