【微软AutoML】AutoML工具 NNI 安装及使用体验

最新推荐文章于 2025-04-01 09:21:03 发布
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分类专栏： ML AutoML 文章标签： AutoML 微软 NNI
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本文介绍了微软的开源AutoML工具NNI，用于神经网络架构搜索和超参数调优。NNI提供了方便的安装和使用体验，支持在Mac OS和Linux上运行。通过示例展示了NNI如何在本地建立服务器并使用UI进行交互，其丰富的图表和监控功能使得调参过程更加直观。尽管NNI潜力巨大，但受限于计算资源，未能展示完整调参结果。

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【微软AutoML】AutoML工具 NNI 安装及使用体验

AutoML是机器学习中一个新的方向，用自动的方式寻找超参数组合，志在解决老大难的调参问题。众所周知，调参在炼丹术中是非常重要的，神经网络的大小、层数、学习率、Dropout等等都是超参数，都需要人为确定，而这个过程几乎是玄学。Google曾经在一篇研究LSTM的文章中（貌似叫On the state of the art of evaluation in neural language models）指出，老LSTM（1997年提出）调好参数可以超过很多新LSTM以及一些现在最先进最牛逼的模型，可见调参的重要性。而值得一提的是，这篇文章使用的就是谷歌自家的AutoML方法，用了800多块卡。。。

何为NNI

NNI就是微软的一款AutoML工具，开源的哦~
https://github.com/Microsoft/nni
An open source AutoML toolkit for neural architecture search and hyper-parameter tuning.

安装

目前貌似只支持Mac OS和Linux，其实我觉得就算不支持Windows也没什么的，因为AutoML是个非常需要算力的事情，没很多块GPU，AutoML的功能基本发挥不出来，所以你需要一个强大的服务器（不过微软怎么会放弃支持呢2333）

首先说一下，我是Mac OS X 10.13

2333，直接pip

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微软automl工具包nni如何自定义Assessor？附实例讲解
Marcus-Bao的个人主页
08-18 403
最近需要炼丹，希望找到一个比较好的自动调参的工具，最后经过调研和尝试选择了微软最近发布的NNI (Neural Network Intelligence)。关于nni的quick start移步官网: ​ nni 总体来讲nni比较好用，支持pytorch、tf等，其可视化界面也及其美观，和tensorboard差不多。 借用 @范舒涵 的两张图总结： Assessor Assessor 从 Trial 中接收中间结果（也就是nni.report_intermediate_result一定要是自己用
微软亚洲研究院发布最新版AutoML工具NNI
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09-21 241
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。
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conda 安装nni automl
july_young的博客
12-10 936
#!/bin/bash nni=$(conda env list |grep nni|awk '{print $1}') if [ ! -z $nni ];then exit 0 fi conda create -n nni python=3.6 -y source activate nni conda install cudatoolkit==10.1 -y conda install cudnn==7.6 -y pip install tensorflow==1.9 -y ...
微软亚洲研究院开源热门AutoML工具NNI2.5最新版本
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NNI时微软亚洲研究院为研究人员和算法工程师量身定制的自动机器学习（AutoML）工具。过去的几年中，NNI不断迭代更新，持续将最前沿的算法加入其中，加强对各种分布式训练环境的支持，目前NNI已在Github上获得了10.8k星，成为最热门的自动机器学习开源项目之一。
NNI - 微软亚洲研究院开源的轻量级AutoML工具包-python开发
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NNI（Neural Network Intelligence）是由微软亚洲研究院开源的一个轻量级AutoML（自动化机器学习）工具包，它专门设计用于简化神经网络的调参工作。NNI的主要目标是帮助开发者和研究人员更高效地探索模型的超参数...
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Python-NNI是微软亚洲研究院推出的一个开源的轻量级自动化机器学习（AutoML）工具包，其设计目的是为了简化机器学习模型的调优过程，让开发者能够更高效地探索和优化模型的超参数以及架构。NNI的核心在于提供了一个...
微软nni_微软开源自动机器学习工具NNI安装与使用
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nni：用于自动化机器学习生命周期的开源AutoML工具包，包括功能工程，神经体系结构搜索，模型压缩和超参数调整
02-04
| NNI（神经网络智能）是一个轻量级但功能强大的工具包，可帮助用户自动化，，超参数和。 该工具管理自动机器学习（AutoML）实验，调度和运行由调整算法生成的实验性试验工作，以搜索最佳训练条件下的最佳神经体系结构和/或超参数，例如，， ， ， ， ， ， ，其他云选项甚至。 谁应该考虑使用NNI 那些想在他们的训练代码/模型中尝试不同的AutoML算法的人。 那些想在不同环境中运行AutoML试用作业以加快搜索速度的人。 想要轻松实现和试验新的AutoML算法的研究人员和数据科学家可能是：超参数调整算法，神经架构师搜索算法或模型压缩算法。 希望在其平台中支持AutoML
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1.概述NNI是一款由微软公司所开发的AutoML工具包，能够帮助研究者们训练自己的模型NNI的GiHub的地址为：https://github.com/Microsoft/nni/这次搭建NNI环境共使用了两台电脑，其中一台为装有黑苹果系统(Mac OS 10.13.6)的Zotac Mini PC(GTX1070) 以及一台Ubuntu 18.04的老式Alienware 18(GTX 860...
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AUTOML_NNI案例之 1.pytorch——minist 超参优化
thehappysheep的博客
09-10 1090
1.代码文件 https://github.com/microsoft/nni/tree/master/examples/trials/mnist-pytorch 主要包括，配置文件config_windows.yml和minist.py文件，搜索空间文件search_space.json文件。 2.config_windows.ymal配置文件 配置文件中包设置了trial次数和时间，要起训练的脚本，以及搜索空间 authorName: default experimentName: ex
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