Tensorflow 如何在TFX管道中包含超参数调优？

TFX管道是一个非常好的快速端到端模型开发工具。然而，我也希望在最终的模型训练和评估之前包括超参数调优

---

我的问题是，是否存在将优化包括在管道中的最佳实践，如果存在，它是否公开可用？

TFMA或TFX中还没有内置组件可用于超参数优化。但是，Tensorflow中有内置的库。据我所知，有两种方法

TF版本2.0的Tensorboard中的超参数调整及其可视化，上面的greeness提到了这一点

部分代码片段如下所示：

HP_NUM_UNITS = hp.HParam('num_units', hp.Discrete([16, 32]))
HP_DROPOUT = hp.HParam('dropout', hp.RealInterval(0.1, 0.2))
HP_OPTIMIZER = hp.HParam('optimizer', hp.Discrete(['adam', 'sgd']))

METRIC_ACCURACY = 'accuracy'

with tf.summary.create_file_writer('logs/hparam_tuning').as_default():
  hp.hparams_config(hparams=[HP_NUM_UNITS, HP_DROPOUT, HP_OPTIMIZER],
    metrics=[hp.Metric(METRIC_ACCURACY, display_name='Accuracy')],)

有关更多详细信息，请参阅此链接：

使用

TF.Estimator

进行超参数调整。我们可以将

assistor

的

params

参数设置为一个字典，其中键作为超参数的名称，值作为它们各自的值。有关更多信息，请参阅下面的链接

及

---

TF 2.0具有超参数调整模块：请参阅。TFX集成该功能可能需要一些时间。