EasyNAS:简单，有效且易于理解的神经体系结构搜索-源码

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