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差异化架构搜索 本文随附的代码 刘汉晓，卡伦·西蒙扬，杨一鸣。 arXiv：1806.09055 该算法基于建筑空间中的连续松弛和梯度下降。 它能够有效地设计用于图像分类的高性能卷积体系结构（在CIFAR-10和ImageNet上），以及用于语言建模的循环体系结构（在Penn Treebank和WikiText-2上）。 只需要一个GPU。 要求 Python >= 3.5.5, PyTorch == 0.3.1, torchvision == 0.2.0 注意：目前不支持PyTorch 0.4，这将导致OOM。 数据集 有关获取PTB和WT2的说明，请参见。 尽管可以通过Torchvision自动下载CIFAR-10，但需要按照的说明手动下载ImageNet（最好下载到SSD）。 预训练模型 轻松上手的方法是评估我们预先训练的DARTS模型。 CIFAR-10 （ ） cd