搜索策略上传

DARTS 思想是直接把整个搜索空间看成超网,学习如何采样出一个最优的子网。这里存在的问题是子操作选择的过程是离散不可导,故 DARTS 将单一操作子选择松弛软化为 softmax 的所有操作子权值叠加。

1.数据准备:算法压缩包,包括算法文件和 yaml 配置。

算法压缩包链接地址:darts 算法压缩包
算法链接地址:darts 算法
算法配置链接地址:yaml

2.点击「上传搜索策略」,进入搜索策略基础配置。

图 1 上传搜索策略
图 1 上传搜索策略
  1. 点击「上传文件」,将制作好的算法压缩包上传。
  2. 策略名称、模型类别、默认值表、GPU是否开启、算法类型、运行环境、ONE_SHOT是否开启等由算法解析自动获取。
  3. 输入算法描述,字符长度不能超出 256。

3. 点击「下一步」,进入 TRAIN 阶段配置。

图 2 TRAIN 阶段配置
图 2 TRAIN 阶段配置
  1. 必选项,选择数据集及其版本。
  2. 是否支持多卡训练、command 、现阶段最大运行时间、最大 Trial 次数、Trial 并发数量由算法解析自动获取。

4. 点击「下一步」,进入 SELECT 阶段配置。

图 3 SELECT 阶段配置
图 3 SELECT 阶段配置
  1. 必选项,选择数据集及其版本。
  2. 是否支持多卡训练、command 、现阶段最大运行时间、最大 Trial 次数、Trial 并发数量由算法解析自动获取。
note

大部分算法 SELECT 阶段 无需提供数据集

5. 点击「下一步」,进入 RETRAIN 阶段配置。

图 4 RETRAIN 阶段配置
图 4 RETRAIN 阶段配置
  1. 必选项,选择数据集及其版本。
  2. 是否支持多卡训练、command 、现阶段最大运行时间、最大 Trial 次数、Trial 并发数量由算法解析自动获取。

6. 点击「确认」,上传成功。

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