文件名称：hypersearch:PyTorch的超参数优化
文件大小：725KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-03 13:34:07
deep-learning pytorch hyperparameter-optimization tuning-parameters hyperband
使用HyperSearch调整PyTorch模型的超参数。 要求 Python 3.5+ 0.4+ tqdm 原料药 注意：我们目前仅支持FC网络。 ConvNet支持即将推出！ 使用以下命令安装要求： pip install -r requirements.txt 在model.py定义模型。 这应该返回一个nn.Sequential对象。 注意最后一层，即使用nn.LogSoftmax()与nn.Softmax()将需要对训练方法进行可能的更改。 例如，让我们定义如下的4层FC网络： Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=512) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=512, out_features=256) (3): ReLU() (4): L
【文件预览】：
hypersearch-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(5KB)
----config.py(3KB)
----notes.md(6KB)
----LICENSE(1KB)
----data_loader.py(4KB)
----utils.py(2KB)
----main.py(1KB)
----model.py(396B)
----proofs()
--------proof1.pdf(42KB)
----requirements.txt(4B)
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--------20180607_193301_results.json(1KB)
----hyperband.py(22KB)
----assets()
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