MPLS NNI: Unlocking the Potential of Huawei's Communication Infrastructure
In today's fast-paced digital age, efficient communication networks are crucial for businesses and individuals alike. Whethe
原创
2024-02-02 16:08:55
90阅读
流程图如下所示：
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[安装NNI]
B --> C[准备训练数据]
C --> D[定义神经网络结构]
D --> E[选择优化算法]
E --> F[设置训练参数]
F --> G[开始训练]
G --> H[保存模型]
H --> I[使用模型进行预测]
I --> J[评估模型性能]
J --> K[结束]
```
下面对每个步
原创
2023-11-07 03:50:14
87阅读
【GiantPandaCV导语】Neural Network Intelligence 是一个工具包，可以有效帮助用户设计并调优汲取学习模型的神经网络架构，以及超参数。具有易于使用、可扩展、灵活、高效的特点。本文主要讲NNI基础的概念以及一个训练MNIST的入门教程。本文首发于GiantPandaC
原创
2021-12-29 10:34:50
268阅读
搜索是OI之路上，人人必会的强大算法。自古便有名言：“暴力进省队”(实际上,很多考试你打好所有暴力就可以拿到不错的分数)。在考场上，搜索常常是与正解的对拍板子（当然有时搜索就是正解），且一般搜索都会有20~30分。而想要写好搜索，剪枝必不可少(有时出题人不会给纯暴力分)。what's 剪枝？常用的搜索有Dfs和Bfs。Bfs的剪枝通常就是判重，因为一般Bfs寻找的是步数最少，重复的话必定
# Docker镜像拉取教程
## 1. 介绍
在开始教授小白如何拉取"Docker"镜像之前，先来了解一下"Docker"是什么以及它的作用。
### 1.1 Docker简介
"Docker"是一种开源平台，用于自动化部署、扩展和管理应用程序的容器化。它允许开发者将应用程序及其依赖项打包为一个可移植的容器，然后发布到任何运行"Docker"的环境中。这种容器化的方式能够提供更高的资源利用率
原创
2023-08-28 10:46:15
54阅读
Linux-2.6.32 NUMA架构之内存和调度 本文将以XLP832通过ICI互连形成的NUMA架构进行分析，主要包括内存管理和调度两方面，参考内核版本2.6.32.9；NUMA架构常见配置选项有：CONFIG_SMP, CONFIG_NUMA, CONFIG_NEED_MULTIPLE_NODES, CONFIG_NODES_SHIFT, CONFIG_SPARSEMEM, CON
NNINNINNI
原创
2021-08-02 14:57:49
909阅读
我之前安装的nni2.4，但是运行程序一直报错。运行的是nni的示例程序minst-pytorch。 查了下说是版本问题，就尝试安装2.3版本的nni。目前如果不指定版本，安装的是2.4，所以要用下面的命令安装。 安装命令 pip install nni==2.3 换了版本后，就可以运行了。 ...
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2021-10-09 16:39:00
464阅读
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1 案例说明Pyrosim是一款FDS前后处理软件。以一个非常简单的案例来描述Pyrosim的工作流程。本案例计算域中包含一个空气入口，一个环境出口。 案例主要演示以下内容：创建Vents增加切面以显示流速后处理操作2 计算建模2.1 选择单位利用菜单View →Units →| SI，选择米制国际单位。2.2 创建网格利用菜单 Model → Edit Meshes，点击New按钮，采用默认名
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2024-01-15 08:23:19
141阅读
1. NNI简介NNI是微软发布的一款自动机器学习（AutoML）开源项目，对机器学习生命周期的各个环节做了更加全面的支持，包括特征工程、神经网络架构搜索（NAS）、超参调优和模型压缩在内的步骤，你都能使用自动机器学习算法来完成。 微软自动深度学习工具 NNI 具备以下优势：支持多种框架：提供基于 Python 的 SDK，支持 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、L
原创
2021-12-14 17:18:34
2472阅读
机器学习AI算法工程 公众号：datayx在机器学习建模时，除了准备数据，最耗时耗力的就是尝试各种超参组合，找到模型最佳效果的过程了。即使是对于有经验的算法工程师和数据科学家，有时候也很难把握其中的规律，只能多次尝试，找到较好的超参组合。而对于初学者来说，要花更多的时间和精力。自动机器学习这两年成为了热门领域，着力解决超参调试过程的挑战，通过超参选择算法和强大的算力来加速超
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2022-04-24 14:07:34
1077阅读
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx在机器学习建模时，除了准备数据，最耗时耗力的就是尝试各种超参组合，找到模型最佳效果的过程了。即使是对于有经验的算法工程师和数据科学家，有时候也很难把握其中的规律，
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2021-10-26 16:22:32
726阅读
《Python数据科学手册》NumPy简明教程1. NumPy的数据类型Python是一门动态类型的语言a = 'four'
a = 4上面的代码对于Python来说是合法的，但对于静态类型的语言，如C是不合法，静态类型的语言强制要求给变量赋值之前声明变量的类型，且禁止给某一类型的变量赋其他类型的值。动态语言的特性使得Python相比静态语言更加灵活，但是这种灵活性的实现是需要付出代价的Pytho
NNI 简介NNI (Neural Network Intelligence) 是一个轻量级但功能强大的自动机器学习（AutoML）工具包，可帮助用户自动化特征工程、神经架构搜索、超参数调优和模型压缩，并支持单机、本地多机、云等不同的运行环境。
原创
2022-01-14 10:34:59
451阅读
NNI 简介NNI (Neural Network Intelligence) 是一个轻量级但功能强大的自动机器学习（AutoML）工具包，可帮助用户自动化特征工程、神经架构搜索、超参数调优和模型压缩，并支持单机、本地多机、云等不同的运行环境。NNI 的主要特性NNI 的特性主要包括：易于使用，可扩展，灵活，高效。易于使用：NNI
原创
2021-09-08 11:46:10
1079阅读
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原创
2021-12-07 17:01:33
244阅读
程师量身定制的自动机器学习（AutoML）工具。在过去的两年中，NNI 不断迭代...
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2022-12-16 15:15:47
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1. 超参数有哪些 与超参数对应的是参数。参数是可以在模型中通过BP（反向传播）进行更新学习的参数，例如各种权值矩阵，偏移量等等。超参数是需要进行程序员自己选择的参数，无法学习获得。 常见的超参数有模型（SVM，Softmax，Multi-layer Neural Network,…)，迭代算法（Adam,SGD,…)，学习率（learning rate)(不同的迭代算法还有各种不同的超参
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2024-08-03 21:48:46
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近年来，“AutoML（自动学习）”已经成为了一个研究热点。通过自动化的方式，机器试图学习到最优的学习策略，从而避免机器学习从业者低效的手动调整。经典的 AutoML 方法包括用于超参数调节的贝叶斯优化（Bayesian Optimization），以及用于优化器和网络结构调整的元学习技术（Meta learning/Learning-to-Learn）。除了在学术界引起了广泛研究兴趣，AutoM
原创
2021-04-03 11:02:15
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参考文献：AutoDL论文解读（一）：基于强化学习的开创性工作AutoDL论文解读（二）：基于遗传算法的典型方法AutoDL论文解读（三）：基于块搜索的NASAutoDL论文解读（四）：权值共享的NASAutoDL论文解读（五）：可微分方法的NASAutoDL论文解读（六）：基于代理模型的NASAutoDL论文解读（七）：基于one-shot的NAS超越 EfficientNet与MobileNe
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2023-09-15 22:38:22
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