神经网络智能包
nni的Python项目详细描述
NNI（神经网络智能）是一个帮助用户运行自动机器学习（AutoML）实验的工具包。
该工具分派并运行由优化算法生成的试用作业，以便在不同的环境（如本地计算机、远程服务器和云）中搜索最佳的神经架构和/或超参数。 以开放性和先进技术为目标，微软研究院（MSR）也发布了一些其他开源项目。 我们鼓励研究人员和学生利用这些项目加速人工智能的开发和研究。 通过PIP安装
Linux和MacOS 窗口 通过源代码安装
Linux和MacOS 窗口 有关NNI的系统要求，请参阅安装NNI
对于Windows上的NNI，请参阅Windows上的NNI
验证安装 下面的例子是一个基于tensorflow的实验。运行前，请确保已安装了TensorFlow。 Linux和MacOS 窗口nniv0.9已经发布！
支持的框架 调整算法 培训服务 < < > > > < ><表>
调谐器
评估员
谁应该考虑使用NNI
相关项目
安装并验证
python>；=3.5的环境中运行以下pip installpython3 -m pip install --upgrade nni
python -m pip install --upgrade nni
注：--如果要在主目录中安装NNI，则可以添加用户，该目录不需要任何特殊权限。分段错误，请参阅常见问题python>；=3.5、git和wget的环境中运行以下命令
git clone -b v0.9 https://github.com/Microsoft/nni.git
cd nni
source install.sh
python>；=3.5、git和powershell git clone -b v0.9 https://github.com/Microsoft/nni.git
cd nni
powershell -ExecutionPolicy Bypass -file install.ps1
git clone -b v0.9 https://github.com/Microsoft/nni.git
nnictl create --config nni/examples/trials/mnist/config.yml
nnictl create --config nni\examples\trials\mnist\config_windows.yml
info:已成功启动实验！在命令行中。此消息表示您的实验已成功启动。您可以使用web ui urlINFO: Starting restful server...
INFO: Successfully started Restful server!
INFO: Setting local config...
INFO: Successfully set local config!
INFO: Starting experiment...
INFO: Successfully started experiment!
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The experiment id is egchD4qy
The Web UI urls are: http://223.255.255.1:8080 http://127.0.0.1:8080
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You can use these commands to get more information about the experiment
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commands description
1. nnictl experiment show show the information of experiments
2. nnictl trial ls list all of trial jobs
3. nnictl top monitor the status of running experiments
4. nnictl log stderr show stderr log content
5. nnictl log stdout show stdout log content
6. nnictl stop stop an experiment
7. nnictl trial kill kill a trial job by id
8. nnictl --help get help information about nnictl
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<表>web ui url，您可以查看实验和所有提交的试用作业的详细信息，如下所示。这里是更多的Web UI页面。文档
如何
教程
- 在本地（使用多个GPU）上运行一个实验？
- 在多台机器上运行实验？
- 在openpai上运行一个实验？
- 在kubeflow上运行一个实验？
- 尝试不同的调谐器
- 尝试不同的评估师
- 实现自定义调谐器
- 实现自定义评估器
- 使用遗传算法寻找阅读理解任务的良好模型结构
贡献
本项目欢迎您的贡献和建议，我们使用github问题来跟踪请求和错误。
"好的第一期"标签的问题很简单，也很容易启动，我们建议您从新的贡献者开始。
要设置NNI开发的环境，请参阅说明：设置NNI开发环境
在开始编码之前，请检查并熟悉NNI代码贡献指南：贡献
我们正在编写如何调试的说明，也欢迎您就此提出问题或建议。
许可证
整个代码库位于麻省理工学院许可证下
欢迎加入QQ群-->： 979659372
