【亲测免费】 NNI项目使用指南

NNI项目使用指南

【免费下载链接】nni An open source AutoML toolkit for automate machine learning lifecycle, including feature engineering, neural architecture search, model compression and hyper-parameter tuning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nni

NNI（Neural Network Intelligence）是由Microsoft开发的一个自动机器学习(AutoML)工具包，用于帮助数据科学家和机器学习工程师提升模型性能。该工具包旨在简化自动模型选择和超参数优化的过程。NNI项目主要使用Python作为编程语言。

以下是新手在使用NNI项目时需要特别注意的三个问题及其解决步骤：

1. 安装和环境配置问题

问题描述：

新手可能会在安装NNI或配置其运行环境时遇到问题，特别是对于依赖管理和环境隔离方面。

解决步骤：

• 确认Python版本：NNI要求Python版本为3.5及以上，可以通过python --version来确认。
• 使用Conda进行环境隔离：强烈推荐使用Conda创建一个新的环境来安装NNI，避免依赖冲突。可以执行以下命令：

  conda create -n nni_env python=3.7
  conda activate nni_env
  

• 安装NNI：安装完成后，运行以下命令来安装NNI：

  pip install --upgrade nni
  

2. 运行第一个Experiment遇到的问题

问题描述：

初次尝试运行NNI提供的示例Experiment时可能会遇到问题，如配置错误或启动失败。

解决步骤：

• 检查配置文件：确保你的配置文件config.yml正确无误，特别是搜索空间定义和试验配置。
• 启动Experiment：使用正确的命令和参数启动Experiment，例如：

  nnictl create --config nni-experiment/config.yml
  

• 查看日志信息：如果Experiment启动失败，通过查看NNI的日志来诊断问题，命令如下：

  nnictl log stderr
  

3. 查看和解释实验结果的问题

问题描述：

在NNI的Web界面查看实验结果时可能会对一些术语和图表感到困惑。

解决步骤：

• 熟悉Web界面：在命令行界面使用nnictl webui启动Web界面。初次访问时，应熟悉概览、搜索空间、实验概览和概要分析等几个主要部分。
• 解读图表：对于性能图表，了解指标（如准确度、损失函数值）和超参数之间的关系，这些通常通过图表直观地展示。
• 查看每个试验的日志：点击特定的试验ID，可以查看该试验的详细日志和性能指标。

遵循上述步骤，可以帮助新手在使用NNI项目时避免常见问题，顺利开始自己的AutoML旅程。

【免费下载链接】nni An open source AutoML toolkit for automate machine learning lifecycle, including feature engineering, neural architecture search, model compression and hyper-parameter tuning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nni