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autodl-训练HGNN
报错情况： 一开始以为是yaml版本不对，后来从代码处入手:参考：(92条消息) [报错]yaml.constructor.ConstructorError: could not determine a constructor for the tag ‘tag:yaml.org,2_Zhang庆欢的博客-CSDN博客 接着报错：此处应该为文件路径问题实验室缺少GPU如何进行深度学习呢？精选云平台对比速速来看
随着人工智能的兴起，高校相继增加了人工智能方向的专业，越来越多的人对AI方向的探索学习产生了兴趣。想要成为一名合格的炼丹师首先需要配备合格的装备（GPU），作为一名菜鸟面对价格昂贵的GPU装备以及服务器的维护/配置/框架/数据存储等一系列问题需要花费大量的时间和金钱。因此进入新TPAMI 2021 | 深度赋智AutoDL系列竞赛世界冠军方案首次公开
导读：「深度赋智」斩获NeurIPS-AutoDL 2019系列竞赛总决赛世界冠军，在图像/音频/视频/文本/表格不同场景的十个数据集上稳定获得八项第一和均分第一。为共同推动AutoDL技术的快速发展，冠军方案的技术细节首次公开，最新相关论文已被人工智能顶刊IEEE TPAMI接收。TPAMI筛选极其严EasyDL的哪种算法更适合你的图像分类应用
相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试,作为零算法基础实现图像分类和物体检测的”神器”,支持使用少量训练数据,使用通用算法训练,就能很快得到一个图像分类模型。最近百度EasyDL又增加了新的算法AutoDL Transfer (高精度算法)。AutoDL Transfer是百度研发的A解读百度AutoDL：打破SOTA纪录的神经架构搜索是如何炼成的
近日，百度大数据实验室在 arXiv 上发布了两篇论文，一篇给出了任何深度学习网络在小学习率情况下的收敛性证明，包括用 AutoDL 搜出来的网络，另一篇则提供了一个正则化的方法，让 AutoDL 搜索到的网络的训练结果超过了之前所有公开报道的结果。基于 PaddlePaddle 框架实现的代码已经开源