文件名称：unas:正式实施“ UNAS
文件大小：67KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:45:55
Python
UNAS：差异化架构搜索遇到强化学习，CVPR 2020口头 ··· 介绍 该存储库提供了在CVPR 2020上展示的UNAS的PyTorch正式实现。本文在两个搜索空间（包括和空间）中显示了结果。 我们的论文可以在找到。 观看描述UNAS的简短视频： 要求 使用Python 3.5检查了UNAS。 要安装要求，请按照下列步骤操作： 跑步 $ pip install -r requirements.txt 使用以下方法安装 ： $ git clone https://github.com/NVIDIA/apex $ cd apex $ pip install -v --no-cache-dir ./ 准备资料 我们在CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集上检查了UNAS。 如果您没有本地副本，则将自动下载CIFAR数据集。 但是，您可能需要下载ImageNet
【文件预览】：
unas-master
----LICENSE(4KB)
----surrogate.py(2KB)
----commands.sh(4KB)
----gsm_utils.py(3KB)
----darts()
--------operations.py(5KB)
--------genotypes.py(3KB)
--------train_search.py(19KB)
--------__init__.py(0B)
--------alphas.py(12KB)
--------model.py(10KB)
--------model_search.py(8KB)
--------train_eval_imagenet.py(13KB)
--------compute_flops.py(1KB)
--------LICENSE_DARTS(11KB)
--------train_eval_cifar.py(10KB)
----requirements.txt(108B)
----.gitignore(25B)
----proxylessnas()
--------LICENSE_PROXYLESSNAS(11KB)
--------operations.py(23KB)
--------genotypes.py(2KB)
--------train_search.py(18KB)
--------train_eval.py(13KB)
--------evaluate_model.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------alphas.py(6KB)
--------model.py(3KB)
--------model_search.py(6KB)
--------compute_flops.py(2KB)
----unas.py(14KB)
----README.md(4KB)
----util()
--------utils.py(7KB)
--------datasets.py(11KB)
--------__init__.py(0B)