TensorFlow 项目实战开发教程：构建自动机器学习（AutoML）工具(模型学习机器工具数据)

pip install tensorflow autokeras构建自动机器学习工具1. 定义问题和数据

首先，我们需要定义一个机器学习问题和准备相应的数据。
在这个例子中，我们将使用一个简单的分类任务和一个公开的数据集。

import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.datasets import mnist# 加载MNIST数据集(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()2. 安装 AutoKeras

pip install autokeras3. 导入 AutoKeras 并创建 AutoML 模型

import autokeras as ak# 创建AutoML模型clf = ak.ImageClassifier(max_trials=10) # 设置尝试的最大次数4. 训练 AutoML 模型

# 训练AutoML模型clf.fit(x_train, y_train, epochs=10)5. 评估 AutoML 模型

# 评估AutoML模型accuracy = clf.evaluate(x_test, y_test)[1]print(f'Test accuracy: {accuracy}')

通过这个简单的例子，我们展示了如何使用 AutoKeras 构建一个自动机器学习工具，它能够自动选择模型结构、调整超参数，并在给定数据上实现良好的性能。