Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) 的开源框架是什么
时间: 2024-04-21 08:30:27 浏览: 7
Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) 的开源框架是一种基于Python的自动机器学习(AutoML)框架。它可以自动化地进行模型选择、预处理和调参等任务,帮助用户快速构建和优化模型,提高机器学习的效率和准确性。
该框架基于谷歌的AutoML框架,并引入了一种新的技术——切片辅助超推理(Slicing Aided Hyper Inference),即通过将数据集分割成多个子集,使用不同的模型和参数组合进行训练和推理,最终融合结果,可以更好地优化模型性能。
SAHI的优点是易于使用,支持多种机器学习任务,包括分类、回归、聚类等,同时具有高效性和可扩展性。该框架的源代码已经在GitHub上开源,可以供用户自由下载和使用。
相关问题
python文档中primary ::= atom | attributeref | subscription | slicing | call这句话是什么意思
在Python文档中,"primary"是指表达式的一部分,它可以由以下几种形式组成:
1. atom(原子):表示基本的数据类型,例如数字、字符串、布尔值等。
2. attributeref(属性引用):表示通过对象的属性来访问数据或方法。
3. subscription(下标引用):表示通过下标来访问可迭代对象中的元素。
4. slicing(切片):表示通过切片操作来获取可迭代对象中的一部分元素。
5. call(函数调用):表示调用函数或方法并传递参数。
这句话的意思是,在Python中,"primary"可以由上述几种形式中的任意一种组成,作为表达式的一部分使用。这样的组合可以用来构建复杂的表达式,实现各种功能和操作。
这段代码的作用是什么?、
这段代码的作用是设置 matplotlib 中绘制的图形窗口的标题为 'Network Slicing Simulation'。具体来说,它使用了 matplotlib 中的 Canvas 对象的 set_window_title() 方法来设置窗口标题。这样做有助于让用户更好地理解和区分不同的图形窗口。