darts
Gradyan inişi kullanarak evrişimli ve yinelemeli ağlar için sinirsel mimari aramasını otomatistleştirir.
Sürekli gevşetme ile tek bir GPU üzerinde yüksek performanslı CNN ve RNN mimarilerini verimli bir şekilde bulun.
DARTS, evrişimli ve yinelemeli sinir ağları için türevlenebilir sinirsel mimari aramasının bir uygulamasıdır. Kara kutu arama algoritmalarının yerini gradyan inişi alarak sürekli mimari gevşetmelerini optimize eder. Derin öğrenme araştırmacıları bunu tek bir GPU üzerinde otomatize sinirsel tasarım denemeleri yapmak için kullanmalıdır.
Nedir
DARTS, ayrık sinir hücresi arama alanlarını sürekli gösterimlere dönüştürerek gradyan inişi yoluyla sürekli doğrulama kaybı optimizasyonuna olanak tanır. Depo, CIFAR-10 üzerinde CNN hücreleri ve Penn Treebank üzerinde RNN hücreleri için arama denemeleri çalıştırma kodu içerir. Ayrıca keşfedilen hücre genotiplerini sıfırdan eğitmek için değerlendirme betikleri ve mimari diyagramları oluşturmak için görselleştiriciler içerir.
Kimler için
Bu araç, PyTorch kullanarak Sinirsel Mimari Araması (NAS) ve AutoML algoritmalarını araştıran derin öğrenme araştırmacılarına uygundur. Modern, bakımı yapılan veya tak-çalıştır Python paketlerine ihtiyaç duyan üretim aşamasındaki ML mühendisleri için tasarlanmamıştır.
Temel özellikler
Sürekli Mimari Gevşetme
Gradyan inişi yoluyla doğrudan optimizasyona izin vermek için ayrık hücre seçeneklerini sürekli parametreler olarak formüle eder.
CNN ve RNN Arama Alanları
Evrişimli görüntü sınıflandırma hücreleri ve yinelemeli dil modelleme hücreleri için özel arama modülleri sağlar.
Tek GPU Arama Hattı
Hesaplama gereksinimlerini tek bir GPU ile sınırlı tutmak için daha küçük vekil modeller kullanarak mimari araması gerçekleştirir.
Genotip Grafik Görselleştirme
Grafik görselleştirme entegrasyonu yoluyla öğrenilen mimari genotipleri görsel olarak okunabilir yönlü grafiklere dönüştürür.
3 adımda hazır
Dürüst kararımız
Artıları
- Tek bir GPU üzerinde standart gradyan inişini kullanarak karmaşık sinirsel hücre topolojilerini arar.
- Hem görüş (evrişimli) hem de dil (yinelemeli) mimarisi arama görevlerini destekler.
- Türetilmiş genotipleri standart veri setleri üzerinde sıfırdan eğitmek için tam referans kodu içerir.
- Öğrenilen sinirsel hücre yapılarını görselleştirmek için yerleşik betikler sağlar.
Eksileri
- Eski bağımlılıklar, özellikle Python 3.5.5 ve PyTorch 0.3.1 gerektirir, bu da modern CUDA uyumluluk sorunlarına neden olur.
- Sürekli arama alanında kötü yerel minimumlardan kaçınmak için birden fazla arama çekirdeği çalıştırılmasını gerektirir.
- Doğruluğu düzgün bir şekilde değerlendirmek için aday genotiplerin 10 bağımsız çalışmada sıfırdan eğitilmesini gerektirir.
Fiyatlar & lisans
DARTS, Apache-2.0 lisansı altında yayınlanmış ücretsiz bir yazılımdır. İlgili tek maliyet, arama ve değerlendirme betiklerini çalıştırmak için gereken GPU hesaplama kaynaklarının maliyetidir.
Türkçe konuşanlar için işler
874 açık uzaktan yapay zeka eğitimi işi, 15 Kasım 2026 tarihinde güncellendi; çoğu saatlik $20–$170 ödüyor. Bunların 2 tanesi Türkçe konuşanlar için. Zekai ücretsiz listeler; başvuru işverenin platformunda yapılır.
Alternatifler
İncelenmiş bu AI araçları aynı işi anında yapar — puanlı dizinimizden.
Kullanın ya da biz kuralım
SSS
DARTS'ı PyTorch'un modern sürümleriyle çalıştırabilir miyim?
Orijinal depo özel olarak PyTorch 0.3.1 gerektirir. 0.4 veya sonraki sürümleri çalıştırmak, kod değişiklikleri yapılmadan bellek yetersizliği hatalarına neden olur.
Aramayı çalıştırmak için devasa bir GPU kümesine ihtiyacım var mı?
Hayır, sürekli gevşetme yaklaşımı, küçük vekil ağlar kullanarak tek bir GPU üzerinde mimari aramasının çalışmasına olanak tanır.
