说明:dagger :可重现机器学习实验编排的Python框架
dagger是在机器学习研究中促进可重现和可重用的实验编排的框架。
它允许构建并轻松分析实验状态树。具体来说, dagger从根实验状态开始,记录由用户定义的转换(通过使用Recipe )生成的状态转换。这些可以包括模型训练,重新初始化,量化,修剪,学习率更改,检查点,任务更改,或任何其他使模型或实验状态发生变化的用户定义操作。
该库通过跟踪现有状态的转换如何产生新的实验状态,来处理所有在后台进行的实验历史记录跟踪。然后可以将完整的实验
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