nni configlist

NNI的configlist是用来列出当前的超参数搜索空间的配置列表。在NNI中，我们可以通过定义一个搜索空间来指定超参数的范围和类型。这个搜索空间可以包含不同的超参数，比如学习率、批量大小等等。通过configlist，我们可以查看当前的搜索空间配置，以便了解我们正在搜索的超参数范围和类型。具体的使用方法可以参考NNI的GitHub帮助文档中的相关章节。\[1\]
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- *1* *2* *3* [微软自动调参工具—NNI—安装与使用教程（附错误解决）](https://blog.csdn.net/weixin_43653494/article/details/101039198)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

tcpdump -nni

tcpdump是一个常用的网络抓包工具，用于捕获和分析网络数据包。下面是关于tcpdump命令中-nn和-i选项的介绍：

1. -n选项：该选项用于禁用将IP地址和端口号解析为主机名和服务名。使用该选项可以加快抓包速度，并且在处理大量数据包时非常有用。

2. -nn选项：该选项是-n选项的扩展，它禁用了将IP地址和端口号解析为主机名和服务名的功能，并且还禁用了将MAC地址解析为主机名的功能。使用该选项可以进一步提高抓包速度。

3. -i选项：该选项用于指定要监听的网络接口。可以使用网络接口的名称或者接口的索引号作为参数。例如，-i eth0表示监听eth0接口上的数据包。

因此，tcpdump -nni eth0命令将在eth0接口上抓取网络数据包，并且禁用了将IP地址、端口号和MAC地址解析为主机名的功能。

nni nas pytorch mutable

NNI（Neural Network Intelligence）是一个开源的自动机器学习（AutoML）工具包，它由微软开发并维护。NNI提供了一种简单而强大的方式来进行神经网络架构搜索（NAS）和超参数优化。它支持多种深度学习框架，包括PyTorch。

NAS（Neural Architecture Search）是一种自动化的神经网络架构搜索方法。它通过搜索算法来探索最佳的神经网络结构，以提高模型的性能和效率。NNI提供了一系列的NAS算法和搜索空间，可以帮助用户自动搜索最佳的神经网络结构。

PyTorch是一个基于Python的开源深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。PyTorch具有灵活性和易用性，并且在学术界和工业界都得到了广泛应用。

Mutable是一个PyTorch库，它提供了一种可变神经网络结构的实现方式。传统的神经网络结构是静态的，即在定义网络结构时就确定了层数和每层的节点数。而Mutable允许在训练过程中动态地修改网络结构，以适应不同的任务和数据。这种动态修改网络结构的能力可以提高模型的灵活性和适应性。