Python-NNI微软亚洲研究院开源的轻量级AutoML工具包下载

weixin_39821526 2019-12-29 08:30:17
一个轻量级的AutoML工具包，拥有自动进行超参数搜索/模型搜索的功能，支持用户将任务部署在本地或分布式系统上；NNI也是非常友好的开源工具，用户可以方便地拓展自己的搜索算法
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Python-NNI微软亚洲研究院开源的轻量级AutoML工具包
一个轻量级的AutoML工具包，拥有自动进行超参数搜索/模型搜索的功能，支持用户将任务部署在本地或分布式系统上；NNI也是非常友好的开源工具，用户可以方便地拓展自己的搜索算法
NNI - 微软亚洲研究院开源的轻量级AutoML工具包-python开发
一个轻量级的AutoML工具包，拥有自动进行超参数搜索/模型搜索的功能，支持用户将任务部署在本地或分布式系统上；NNI也是非常友好的开源工具，用户可以方便地拓展自己的搜索算法
NNI（神经网络智能）是用于自动化机器学习生命周期的开源AutoML工具包-Python开发
NNI（神经网络智能）是一个轻量级但功能强大的工具包，可帮助用户自动化功能工程，神经体系结构搜索，超参数调整和模型压缩。 简体中文NNI（神经网络智能）是一个轻量级但功能强大的工具包，可帮助用户自动化特征工程，神经体系结构搜索，超参数调整和模型压缩。 该工具管理自动化机器学习（AutoML）实验，调度并运行由调整算法生成的实验性试验工作，以搜索不同训练环境（例如本地机器，远程服务器，OpenPAI，Kubeflow，FrameworkCon）中的最佳神经体系结构和/或超参数
nni：用于自动化机器学习生命周期的开源AutoML工具包，包括功能工程，神经体系结构搜索，模型压缩和超参数调整
| NNI（神经网络智能）是一个轻量级但功能强大的工具包，可帮助用户自动化，，超参数和。 该工具管理自动机器学习（AutoML）实验，调度和运行由调整算法生成的实验性试验工作，以搜索最佳训练条件下的最佳神经体系结构和/或超参数，例如，， ， ， ， ， ， ，其他云选项甚至。 谁应该考虑使用NNI 那些想在他们的训练代码/模型中尝试不同的AutoML算法的人。 那些想在不同环境中运行AutoML试用作业以加快搜索速度的人。 想要轻松实现和试验新的AutoML算法的研究人员和数据科学家可能是：超参数调整算法，神经架构师搜索算法或模型压缩算法。 希望在其平台中支持AutoML
Microsoft发布用于 AutoML 算法和训练的 NNI v1.3
自然支持AI框架的超参数调优和神经网络搜索，包括PyTorch，Keras，TensorFlow，MXNet和Caffe2，以及Scikit-learn，XGBoost和LightGBM等库。NNI 是一个“轻量级但功能强大”的工具包，可以调度和运行通过调整算法生成的试验作业，以在本地机器、远程服务器、OpenPAI、Kubeflow、K8S 上的 FrameworkController （AKS 等）和其他云选项等环境中搜索最佳神经架构和超参数。将传统的机器学习方法应用于现实世界的问题可能非常耗时。
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