文件名称：naszilla:Naszilla是用于神经体系结构搜索（NAS）的Python库
文件大小：1.07MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 12:13:03
deep-learning tensorflow pytorch convolutional-networks convolutional-neural-networks
一个存储库，用于在三个流行的基准（NASBench 101、201和301）之间无缝比较许多流行的NAS算法。 您可以实施自己的NAS算法，然后轻松将其与三个基准测试中的11种算法进行比较。 该存储库包含以下三篇论文的正式代码，其中包括论文： 纸 自述文件 博客文章 安装 克隆此存储库并安装其需求（包括 ， 和 ）。 可能需要几分钟。 git clone https://github.com/naszilla/naszilla cd naszilla cat requirements.txt | xargs -n 1 -L 1 pip install pip install -e . 您可能需要用configspace文件的新路径替换src/nasbench301/surrogate_models/surrogate_models.py第32行： self . config_l
【文件预览】：
naszilla-master
----naszilla()
--------bo()
--------nas_bench_101()
--------nas_bench_301()
--------run_experiments.py(4KB)
--------acquisition_functions.py(2KB)
--------gcn()
--------__init__.py(1B)
--------nas_algorithms.py(23KB)
--------meta_neural_net.py(3KB)
--------nas_benchmarks.py(15KB)
--------nas_bench_201()
--------params.py(5KB)
----.gitignore(2KB)
----README.md(7KB)
----docs()
--------bananas.md(2KB)
--------naszilla.md(210B)
--------local_search.md(2KB)
--------encodings.md(2KB)
----LICENSE(11KB)
----img()
--------metann_adj_test.png(72KB)
--------metann_path_test.png(70KB)
--------local_search.png(192KB)
--------encodings.png(115KB)
--------encodings_thumbnail_large.png(104KB)
--------metann_adj_train.png(74KB)
--------naszilla_banner.png(50KB)
--------metann_path_train.png(64KB)
--------bananas.png(341KB)
----requirements.txt(832B)
----setup.py(1KB)