autodl-nas
时间: 2025-02-10 07:59:52 浏览: 88
### AutoDL-NAS 使用教程和案例
#### 文件结构与环境配置
在使用 `autodl-nas` 之前,熟悉文件系统的布局至关重要。主要使用的文件夹包括 `autodl-nas` 和 `autodl-tmp`,这些目录用于存储数据集、模型权重和其他临时文件[^1]。
为了安装必要的依赖项,在终端中进入操作系统并按照官方文档指导完成 Go 的安装过程。这一步骤对于确保后续操作顺利进行非常重要。
#### 租用实例与连接设置
当准备就绪后,可以在 Autodl 中租用计算资源实例。具体步骤可参照官方网站上的帮助文档说明[^2]。通过这种方式获得的虚拟机能够提供强大的硬件支持,适合执行复杂的神经网络架构搜索任务。
#### 初始化项目与编写代码
一旦获得了可用的云端实例,就可以着手构建 NAS (Neural Architecture Search) 实验室了。基于 PaddlePaddle 提供的支持框架,可以方便快捷地定义分类任务、初始化模型以及开展完整的训练测试流程[^3]。
下面给出一段 Python 脚本作为例子:
```python
from paddle.nn import Linear
import paddle.optimizer as optim
from paddlenlp.datasets import load_dataset
from paddle.io import DataLoader
from paddle.vision.models import resnet18
# 加载数据集
train_ds = load_dataset('cifar-10', splits='train')
test_ds = load_dataset('cifar-10', splits='test')
# 数据加载器
train_loader = DataLoader(train_ds, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_ds, batch_size=64)
# 定义模型
model = resnet18(pretrained=False, num_classes=10)
# 设置优化器
optimizer = optim.Adam(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.001)
for epoch in range(epochs):
model.train()
for data, label in train_loader():
out = model(data)
loss = F.cross_entropy(out, label)
acc = paddle.metric.accuracy(input=out, label=label.unsqueeze(-1))
optimizer.clear_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print("Training completed.")
```
这段脚本展示了如何利用 PaddlePaddle 来实现图像识别中的经典 ResNet 架构,并对其进行训练。当然,在实际应用过程中还需要考虑更多细节问题,比如超参数调整、正则化方法的选择等。
#### 自动机器学习平台集成
最后值得一提的是,如果希望进一步简化开发工作量,则可以尝试将上述逻辑迁移到更高级别的自动化平台上——例如由清华大学开源维护的 **AutoDL-Projects** 工具包[^4]。该库实现了多种自动化的深度学习算法,并提供了丰富的接口以便于快速原型设计和技术验证。
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