python fine tune 機械学習

Question

エラーが解決出来ずに困っています。
解決策を教えてほしいです。

エラー内容
model.add(Dense({{choice([64, 128, 256, 512])}}, activation = 'relu'))
^
SyntaxError: invalid syntax

参考にしたURL：https://torusblog.org/toru-hyperastunningdence/

import keras
from hyperas import optim
from hyperas.distributions import choice, uniform
from hyperopt import STATUS_OK, Trials, tpe, rand
from keras import models, optimizers
from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import SGD


def get_data () :

        (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

        x_train = x_train.reshape(60000, 784)
        x_test = x_test.reshape(10000, 784)

        x_train = x_train.astype('float32')
        x_test = x_test.astype('float32')

        x_train /= 255
        x_test /= 255

        print(x_train.shape[0], 'train samples')
        print(x_test.shape[0], 'test samples')

        y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
        y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

        return x_train, y_train, x_test, y_test   #並びに注意！！！
        

        
def model(x_train, y_train, x_test, y_test) :
        model = Sequential()
        model.add(Dense({{choice([64, 128, 256, 512])}}, activation = 'relu', input_shape = (784,)))
        model.add(Dropout(0.2)
        model.add(Dense({{choice([64, 128, 256, 512])}}, activation = 'relu'))
        model.add(Dropout(0.2)
        model.add(Dense(10, activation = 'softmax'))
        model.summary()

        model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = SGD\
                                (lr = 0.05, clipnorm = 1., nesterov = True), 
                                metrics = ['accuracy'])
        hist = model.fit(x_train, y_train, batch_size = 128, epochs = 20, 
                                verbose = 1, validation_data = (x_test, y_test))
        val_loss, val_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose = 1)

        return {'loss': -val_acc, 'status': STATUS_OK, 'model': model}





def hyper_model(model) :

        best_run, best_model = optim.minimize(model = model, data = get_data, \
                                algo = tpe.suggest,max_evals = 6, trials = Trials())

        print("=====Result=====")
        print(best_model.summary())
        print(best_run)

        _, _, x_test, y_test = get_data()
        val_loss, val_acc = best_model.evaluate(x_test, y_test)

        print("val_loss: ", val_loss)
        print("val_acc: ", val_acc)

        return val_acc, val_loss

#===Learning===

val_acc, val_loss = hyper_model(model)

#==============

Comments

[1T2R3M4]

https://teratail.com/questions/311683
この時のmodel()ではエラー無かったんでしょ。
確認してみればいいのでは。
もしかして、エラー起きるたびに聞くつもりなのですか。

Answer 1

model.add(Dropout(0.2)
model.add(Dense({{choice([64, 128, 256, 512])}}, activation = 'relu'))

こんにちは、２行だけコードをコピペしています。エラーはこの２行目で起きていて、構文エラーとありますね。ここで、何か簡単なミスがないかとその行や前後を見てみると、１つ前のmodel.add(Dropout(0.2)　でかっこが１つ足りないことに気が付きました。
そのため、0.2))として、実行したらうまくいくのではないでしょうか。