文件名称：hyperpower:硬件感知神经网络（Keras + TensorFlow）超参数优化（贝叶斯优化）
文件大小：11KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 17:20:29
Python
HyperPower（Keras / TensorFlow +薄荷） 通过贝叶斯优化对硬件进行感知的超参数搜索 + 神经网络。 描述 神经网络（NN）的超参数优化已成为一个具有挑战性的过程。 如果我们发现最佳的（根据分类错误）NN配置也满足硬件约束，例如最大推理运行时间，最大GPU能耗或功耗，则此设计问题将变得更加艰巨。 HyperPower利用贝叶斯优化的有效性来采用受硬件限制的超参数优化。 该代码库是基础： HyperPower: Power- and Memory-Constrained Hyper-Parameter Optimization for Neural Networks Dimitrios Stamoulis, Ermao Cai, Da-Cheng Juan, Diana Marculescu Design, Automation and Test in Eu
【文件预览】：
hyperpower-master
----experiments()
--------cifar10()
----hyperpower.py(8KB)
----gener_experiment.py(10KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(4KB)
----.gitignore(98B)
----run_tool.sh(308B)