微软亚洲研究院发布最新版AutoML工具NNI

近日，微软亚洲研究院推出了最新版本的自动机器学习（AutoML）工具——神经网络智能（Neural Network Intelligence，NNI）。作为一款开源工具，NNI旨在帮助开发者更加高效地进行模型训练和超参数调优，以便快速构建高性能的机器学习模型。本文将详细介绍NNI的特点和功能，并提供相应的示例代码。

1. NNI简介

NNI是一款基于PyTorch、TensorFlow和Keras等流行深度学习框架的AutoML工具，为开发者提供了丰富的功能和灵活的接口。它通过自动化搜索算法和分布式计算，帮助用户找到最佳的超参数配置，从而提升模型的性能和效果。

NNI支持多种自动调参算法，包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。用户只需定义模型的搜索空间和评估指标，NNI将自动搜索最佳的超参数组合，并在训练过程中实时记录和更新结果。此外，NNI还提供了可视化界面，方便用户实时监控和分析训练过程。

2. NNI的特点

2.1 超参搜索空间定义

NNI允许用户通过简单的代码定义模型的超参数搜索空间。例如，以下代码片段展示了如何使用NNI定义一个包含学习率和批次大小两个超参数的搜索空间：