文件名称：EasyNAS:简单，有效且易于理解的神经体系结构搜索
文件大小：11KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-30 20:10:14
Python
EasyNAS-一个简单而有效的CNN架构生成器 目的 给定数据集，此python软件包将利用遗传算法和Pytorch优化结构，以简化简单的CNN来完成分类任务。 简单来说，生成的体系结构是由一系列层构成的，其中每个层的输入就是前一个的输出。 安装 pip install easynas 输入数据格式 输入数据应分为以下几个维度的训练和验证集： [#samples, #channels, height, width] 这意味着类2D图像数据是预期的输入。 例如，如果处理包含“通道”维的一维时间序列数据，则应包括一个额外的维（例如numpy）： X = X [:, :, :, None ] 用法示例 from easynas . genetic_algorithm import EasyNASGA import torchvision from sklearn . model_selec
【文件预览】：
EasyNAS-master
----setup.py(2KB)
----setup.cfg(39B)
----LICENSE.txt(1KB)
----examples()
--------mnist_easynas_example.py(1KB)
----README.md(2KB)
----tests()
--------test_model_generation.py(8KB)
----easynas()
--------__init__.py(47B)
--------model_generation.py(9KB)
--------genetic_algorithm.py(9KB)