解释代码 search_algorithm: type: PruneEA codec: PruneCodec policy: length: 464 num_generation: 31 num_individual: 32 random_samples: 64 search_space: type: SearchSpace modules: ['backbone'] backbone: name: 'PruneResNet' base_chn: [16,16,16,32,32,32,64,64,64] base_chn_node: [16,16,32,64] num_classes: 10
时间: 2024-02-15 21:27:54 浏览: 32
这是一个使用剪枝算法进行神经网络压缩的代码片段。具体来说,该代码使用PruneEA作为搜索算法,使用PruneCodec作为编解码器,对神经网络中的权重进行剪枝。这个搜索算法会搜索最小化神经网络大小和最大化性能之间的平衡点。具体参数包括搜索算法的长度,生成的种群数量,个体数量和随机采样数。
此外,该代码使用SearchSpace定义搜索空间,该搜索空间包括一个名为“backbone”的模块。该模块是基于PruneResNet的,具有16,16,16,32,32,32,64,64,64个基础通道数和16,16,32,64个基础通道数节点。最后,该神经网络是用于10个类别分类任务,因此具有10个输出类别。
相关问题
pipe_step: type: SearchPipeStep search_algorithm: type: RandomSearch policy: num_sample: 50解释代码
这是一个 YAML 配置文件中的一段代码,它是在定义一个 Pipeline 中的一个步骤。具体解释如下:
- `pipe_step`: 定义了这个 Pipeline 步骤的名称。
- `type: SearchPipeStep`: 定义了这个 Pipeline 步骤的类型,即它是一个搜索步骤。
- `search_algorithm`: 定义了使用的搜索算法。
- `type: RandomSearch`: 指定了搜索算法为随机搜索。
- `policy: num_sample: 50`: 指定了搜索策略,即在搜索过程中要采样的次数,这里设置为 50。
C++ algorithm::lower_bound函数
C++的algorithm库中的lower_bound函数用于在有序序列中查第一个不小于给定值的元素的位置。它的原型为:iterator lower_bound (const value_type& val) const; [1]
lower_bound函数返回的是一个迭代器,指向序列中第一个不小于给定值的元素,如果找不到这样的元素,则返回指向序列末尾的迭代器。
下面是lower_bound函数的使用示例:
```cpp
int a = {0, 1, 3, 5, 8, 10, 16};
int* result = lower_bound(a, a + 7, 3);
```
在上面的示例中,lower_bound函数会返回一个指向序列a中第一个不小于3的元素的指针,即指向数字3的位置。
需要注意的是,lower_bound函数要求序列必须是有序的,否则结果将是不确定的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [C++:lower_bound 和 upper_bound](https://blog.csdn.net/weixin_43414130/article/details/104719988)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [使用std::lower_bound和std::upper_bound解决常见的二分查找问题](https://blog.csdn.net/anakin7/article/details/71055747)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [lower_bound()/upper_bound()函数(C++)](https://blog.csdn.net/weixin_51566349/article/details/128086465)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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