AutoKeras：开源AutoML初体验，自动搜索和构建最优深度模型，贝叶斯搜索器，以及mnist示例代码

20 美元/时的AutoML太贵？试试AutoKeras吧

自动搜索构建深度学习模型和调参一直是数据科学家们向往的工具，而我们知道Google AI发布的AutoML是要收费的，如果想要开源的而且想要对AutoML背后技术一探究竟的，可以看看这款AutoKeras，

AutoKeras开发处于初期阶段，它基于Keras（也有pytorch），而keras我们知道是基于TensorFlow，所以GPU利用可以不用担心（只要你安装了gpu版TensorFlow即可）。由于Keras代码极其简洁，autokeras上手也较容易 。

所以直接上autokeras版mnist训练代码：

from keras.datasets import mnist
from autokeras.image_classifier import ImageClassifier

if __name__ == '__main__':
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape + (1,))
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape + (1,))

    clf = ImageClassifier(verbose=True, augment=False)
    clf.fit(x_train, y_train, time_limit=12 * 60 * 60)
    clf.final_fit(x_train, y_train, x_test, y_test, retrain=True)
    y = clf.evaluate(x_test, y_test)
    print(y * 100)

这里有几个要点，第一，代码需要在python3.6上跑否则会有兼容性问题（目前autokeras只支持python3.6），第二，如果不做特殊设置，autokeras会占满的你GPU或CPU：

所以训练前最好先选一个配置稍高的机子。

为什么会这么耗资源？其实底层autokeras用的技术正是类似传统机器学习的网格搜索和贝叶斯搜索：

你也许还不知道的是，这个和搜索马航失联飞机的技术也是想通的：

这一类搜索的本质是，在搜索的同时，会有反馈数据。在你搜索更好的深度学习模型时，你会做一些假设（模型加入更多“跳层连接”可能会更好），这时算法会加入一些“跳层连接”去训练，并验证假设，再进行下一步搜索 （这正是耗计算资源的原因）。

当然autokeras还有许多可以改进的地方，比如对上述贝叶斯搜索的改进，以及支持除了卷积网络以外的RNN等其他结构的搜索功能等等。期待autokeras能有较快的跟进，github源码读者可以在参考文献中找到。

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参考文献：

  1. https://github.com/jhfjhfj1/autokeras
  2. https://autokeras.com/
  3. https://towardsdatascience.com/auto-keras-or-how-you-can-create-a-deep-learning-model-in-4-lines-of-code-b2ba448ccf5e
  4. https://www.quora.com/What-is-the-probability-to-find-Malaysia-Airlines-MH370-using-Bayesian-search-theory
  5. http://soubhikbarari.github.io/blog/2016/09/14/overview-of-bayesian-optimization

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