自动网络搜索AutoDL之PaddlePaddle实现

　　本项目是百度大数据实验室(BDL)分层神经架构搜索项目(HINAS)自动发现的模型，利用深度增强学习完成设计。系统由两部分组成，第一部分是网络结构的编码器，第二部分是网络结构的评测器。

　　下载安装命令

　　## CPU版本安装命令

　　pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

　　## GPU版本安装命令

　　pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

　　编码器通常以 RNN 的方式把网络结构进行编码，然后评测器把编码的结果拿去进行训练和评测，拿到包括准确率、模型大小在内的一些指标，反馈给编码器，编码器进行修改，再次编码，如此迭代。经过若干次迭代以后，最终得到一个设计好的模型。优品拍拍

　　为了性能考虑，迭代中用到的训练数据通常是几万张规模的数据集(比如 CIFAR-10)，模型设计结束后，会用大规模数据(比如 ImageNet)重新训练一次，进一步优化参数。具体原理可以参考以下链接：解读百度