Python 3.x TensorBoard Keras调谐器试验目录的命名
我使用Python 3.x TensorBoard Keras调谐器试验目录的命名,python-3.x,tensorflow,keras,tensorboard,keras-tuner,Python 3.x,Tensorflow,Keras,Tensorboard,Keras Tuner,我使用Kerastuner的BayesianOptimization来搜索模型的最佳超参数，我还使用TensorBoard回调来可视化每个模型/试验的性能 然而，来自调谐器的试验命名/标签怪异（例如试验\u 1dc483863f2e4e8a84f0e415ee1db33）。有没有办法让调谐器仅将试用命名为“试用版1”、“试用版2”等。？而不是后面所有的数字和字母 我在Keras文档中找不到如何做，或者在创建调谐器实例时是否有参数支持它。我可以通过覆盖BayesianOptimization和Ba
KerasBayesianOptimizationTensorBoard我在
KerasBayesianOptimizationBayesianOptimizationOracle来自kerastuner.engine导入试验作为试验库
从kerastuner.tuner导入贝叶斯优化
从kerastuner.tuners.bayesian导入\
贝叶斯优化
类CustomBayesianOptimizationOracle（BayesianOptimizationOracle）：
定义初始化（自我，
客观的
最高法院审判，
num_initial_points=无，
α=1e-4，
β=2.6，
种子=无，
超参数=无，
允许新项目=真，
tune_new_entries=True）：
超级（自定义BayesianOptimizationOracle，self）。\uu init__(
客观的，
最大试验=最大试验，
num_initial_points=num_initial_points，
α=α，
β=β，
种子=种子，
超参数=超参数，
tune_new_entries=tune_new_entries，
允许新项目=允许新项目）
self.trial\u id='0'
def create_试用版（自身、调谐器id）：
“”“创建要由“调谐器”运行的新“试用版”。”。
“试用”对应于要运行的一组唯一超参数
通过“Tuner.run\u试用版”。
Args：
调谐器标识：标识请求调谐器的“调谐器”的标识
`试用版`.`tuner`应该运行相同的试用版（例如，
当运行多工作模型时，应具有相同的ID。
返回：
包含一组要运行的超参数值的“试用”对象
在“调谐器”中。
"""
#允许在一次试验中采用多人分配策略。
如果调谐器id在self.consuming\u试用中：
返回自我。正在进行的测试[tuner\u id]
如果self.max\u试验和len（self.trials）>=self.max\u试验：
status=试用版_lib.TrialStatus.STOPPED
值=无
其他：
响应=self.\u填充空间（self.trial\u id）
状态=响应['status']
values=响应['values']如果响应中的'values'没有
hyperparameters=self.hyperparameters.copy（）
hyperparameters.values=值或{}
审判(
超参数=超参数，
试用id=自我试用id，
状态=状态）
如果status==trial_lib.TrialStatus.RUNNING：
self.congressing_trials[tuner_id]=试用
self.trials[self.trial\u id]=试用
自我保存试验（试验）
self.save（）
self.trial\u id=str（int（self.trial\u id）+1）
复试
类自定义贝叶斯优化（贝叶斯优化）：
定义初始化（自我，
超级模型，
客观的
最高法院审判，
初始点数=2，
种子=无，
超参数=无，
tune_new_entries=True，
允许新项目=真，
**kwargs）：
oracle=自定义贝叶斯优化oracle(
客观的，
最大试验=最大试验，
num_initial_points=num_initial_points，
种子=种子，
超参数=超参数，
tune_new_entries=tune_new_entries，
允许新项目=允许新项目）
超级（贝叶斯优化，自）.\u初始化__(
甲骨文，
超模型=超模型，
**kwargs）