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
2021-12-07 21:05:31
11KB
Python
1