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AutoKeras 是一个自动机器学习库，在处理图像回归预测问题时，它可以自动选择最佳的模型架构和超参数，从而简化深度学习模型的构建过程。 AutoKeras 主要用于分类和回归任务，它同样可以进行图像数据的回归预测。
步骤 1: 安装 AutoKeras
首先，确保你已经安装了 autokeras。如果没有安装，可以通过 pip 安装：
pip install autokeras步骤 2: 准备数据
图像数据通常需要被预处理为适合模型输入的格式。这包括将图像调整为统一的大小、归一化等。
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator# 假设你有图像路径列表和相应的标签（回归值）
image_paths = ['path/to/image1.jpg', 'path/to/image2.jpg', ...]
labels = np.array([label1, label2, ...]) # 回归标签# 加载和预处理图像
def load_and_preprocess_image(path, target_size=(128, 128)):from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_arrayimg = load_img(path, target_size=target_size)img = img_to_array(img) / 255.0 # 归一化到[0, 1]return imgimages = np.array([load_and_preprocess_image(path) for path in image_paths])步骤 3: 使用 AutoKeras 进行模型搜索
接下来，使用 AutoKeras 的 ImageRegressor 来自动寻找最佳的模型架构。
import autokeras as ak# 初始化图像回归模型搜索器
regressor = ak.ImageRegressor(overwrite=True, max_trials=10) # max_trials 控制搜索的模型数量# 训练模型
regressor.fit(images, labels, epochs=10) # 这里epochs的数量可以根据需要调整步骤 4: 评估和预测
训练完成后，你可以评估模型的性能，并进行预测。
# 评估模型
loss, accuracy = regressor.evaluate(images, labels)
print(f"Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}") # 注意：回归通常不使用准确率，此处仅为示例，实际应为回归指标如MSE或MAE# 进行预测
predictions = regressor.predict(images)
print(predictions)注意：
-
评价指标：对于回归任务，常用的评价指标是均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。在 AutoKeras 中，你可以通过自定义回调函数来指定这些指标。例如：
-
性能调优：
AutoKeras的max_trials参数控制了搜索空间的大小。增加这个值可以提供更好的模型性能，但同时也会增加训练时间。根据具体问题的复杂性和计算资源，适当调整这个值。 -
数据划分：在实际应用中，通常会将数据划分为训练集、验证集和测试集，以确保模型的泛化能力。你可以使用
sklearn.model_selection.train_test_split来划分数据。
通过上述步骤，你可以使用 AutoKeras 来处理图像回归预测问题。
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完整示例代码
注：以下代码通过测试运行，运行环境Python 3.8、AutoKeras 1.1.0、TensorFlow 2.13.1
import os
import autokeras as ak
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from sklearn.model_selection import train_test_split# 压缩图像数据和归一化
# 注意：load_img以来PIL库，通过pip install pillow安装
def load_and_preprocess_img(img_path, target_size=(200, 200)):img = load_img(img_path, target_size=target_size)img = img_to_array(img) / 255.0return imgdef make_input_data():images_path = '/root/images'files = os.listdir(images_path)png_data_list = []sate_count_list = []total_count = len(files)index = 0for file in files:index += 1if not file.endswith('.png'):continuepng_path = os.path.join(images_path, file)index_s = file.find('S')index_dot = file.find('.')sate_count = float(file[index_s + 1:index_dot])img_array = load_and_preprocess_img(png_path)png_data_list.append(img_array)sate_count_list.append(sate_count)print('Progress: {}/{} {} {}'.format(index, total_count, file, sate_count))return np.array(png_data_list), np.array(sate_count_list)def do_work():X, Y = make_input_data()x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2)x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2)del X,Y# 定义AutoKeras图像回归模型regressor = ak.ImageRegressor(overwrite=True, # 覆盖之前的训练结果max_trials=3, # 最大超参数优化次数metrics=["mae"] # 回归任务常用指标：平均绝对误差、均方误差)regressor.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_val, y_val))print('Finish fiting')y_pred = regressor.predict(x_test)print('Finish predicting')MAE = mean_absolute_error(y_test, y_pred)print(f"测试集MAE: {MAE:.4f}")if __name__ == '__main__':print('OK')do_work()print('END')