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Oi Denny, boa noite!
Primeiramente, obrigado pelos links recebidos! Gostaria de pedir desculpas pela minha insistência em abrir novos tópicos no fórum. Entendo que isso pode parecer repetitivo, mas antes de recorrer a vocês, eu tento resolver esses problemas de todas as formas possíveis. Procuro informações no Stack Overflow e em outros fóruns de discussão, especialmente sobre Keras, TensorFlow, entre outros. Quando não encontro as informações necessárias, recorro ao fórum do curso para solicitar a ajuda de vocês.
Desde já, agradeço imensamente pela compreensão e apoio! 🙂
Boa noite Denny, sensacional! Agora faz sentido, eu vou salvar os parametros atuais primeiro como um backup e vou rodando testes adicionaod pouco a pouco, mas deu pra entender certinho, muito obrigado Denny!
Boa noite, Denny. Sem problemas e, aliás, muito obrigado. Eu só fiquei na dúvida porque queria entender o motivo pelo qual as previsões estavam saindo todas iguais. Formatei os previsores de treinamento em float32, como você recomendou. Porém, o máximo que consegui foi um binary_accuracy de 0.66, mas com um loss de 0.64. Adicionei dois dropouts de 0.2 também para ver se ajudava, mas ainda não funcionou como eu esperava. Enfim, creio que ao longo da trilha de Deep Learning vou aprender e desenvolver a habilidade de analisar um dataset e verificar se os dados fazem sentido, além de resolver probleminhas pontuais como esse. Muito obrigado novamente, Denny.
Boa tarde Denny, fiz a alteração aqui e funcionou, porém eu tinha deixado como loos pois na aula estava como “loos” também, estranho, mas deu certo agora hahaha, o único problema é que o programa começou a rodar infinitamente, rodou por quase 2hrs e tive que interromper, os paramentros são os mesmos dos prints que já mandei anteriormente, sabe me dizer o que poderia estar causando isso? Obrigado.
Bom dia Denny, realmente neste print acabou não mostrando o erro, porém abaixo desse ultimo print que mandei tem esse aqui, que esta retornando erro:
Boa noite Denny, alterei o algoritimo dos parametros conforme você recomendou porém retornou outro erro:
Boa noite Denny, consegui colocar os parametros em snake_case como você recomendou e de fato essa linha de código rodou corretamente, porém quando passo para o grid_search ainda estou enfrentando o mesmo problema. Abaixo deixei o print com o erro que estou recebendo.
Resolvido pessoal, a solução foi usar:
from scikeras.wrappers import KerasClassifierporém surgiu um outro problema, quando tento executar o grid_search:
ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[111], line 5 1 grid_search = GridSearchCV(estimator = classificador, 2 param_grid = parametros, 3 scoring = 'accuracy', 4 cv = 5) ----> 5 grid_search = grid_search.fit(previsores, classe) 6 melhores_parametros = grid_search.best_params_ 7 melhor_precisao = grid_search.best_score_ File c:\Users\samue\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\sklearn\base.py:1473, in _fit_context.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(estimator, *args, **kwargs) 1466 estimator._validate_params() 1468 with config_context( 1469 skip_parameter_validation=( 1470 prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation 1471 ) 1472 ): -> 1473 return fit_method(estimator, *args, **kwargs) File c:\Users\samue\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py:968, in BaseSearchCV.fit(self, X, y, **params) 962 results = self._format_results( 963 all_candidate_params, n_splits, all_out, all_more_results 964 ) 966 return results
Boa noite estou enfrentando o mesmo problema, porém já atualizei com o código disponibilizado no Drive:
import pandas as pd
import tensorflow as tf
#from tensorflow.keras import models
#from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from tensorflow.keras import backend as k # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1
from tensorflow.keras.models import Sequential # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1Testei no Spyder e recebi: “o module named ‘tensorflow.keras.wrappers'”
Testei no VS Code utlizando a extensão do Jupyter e recebi: “ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 1 —-> 1 from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1, ModuleNotFoundError: No module named ‘keras.wrappers”
Testei no Colab: “—-> 5 from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier # atualizado: tensorflow==2.0.0-beta1”
Por gentileza, poderiam validar se o código está de fato correto e atualizado?
