在本文中，我们将介绍AutoML的以下内容：

• 如何安装AutoKeras来进行神经网络架构搜索

• 在使用结构化、图像和文本数据进行回归和分类任务中，如何使用AutoKeras找到最佳的神经网络架构。

• 如何评估、预测、导出（搜索到的模型）到Keras/TensorFlow，并且查看搜索到的高性能模型的架构。

关于AutoKeras的一个简短介绍

• 通过AutoKeras这个神经架构搜索算法，我们可以找到最好的神经网络架构，比如层中神经元的数量，架构的层数，加入哪些层，层的特定参数，比如Dropout中的滤波器大小或掉落神经元的百分比等等。当搜索完成后，你可以将模型作为常规的TensorFlow/Keras模型使用。

• 通过使用AutoKeras，你可以建立一个具有复杂组件的模型，比如嵌入和空间缩减，这些对于那些还在学习深度学习的人来说是不太容易理解的。

• 当AutoKeras创建模型时，会进行大量预处理操作，如矢量化或清理文本数据等等，都会自动完成并优化。

• 启动和训练搜索只需要两行代码。AutoKeras拥有一个类似Keras的界面，所以它非常易于使用。

是不是很激动，让我们正式开始叭！

安装

在安装前，请先确保你安装了以下包：

• Python 3 (AutoKeras不能在Python 2上运行)  

• TensorFlow ≥ 2.3.0 (AutoKeras基于TensorFlow构建

在命令行中，运行下列两个命令。这样就能正确安装AutoKeras。注意，不能在Kaggle笔记本中运行，最好在本地环境中运行。

（编辑：常州站长网）

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