Vega命令常用参数

-b | --backend

指定AI框架类型。取值如下。

• p：PyTorch框架
• t：TensorFlow框架
• m：MindSpore框架

-d | --device

自动调优任务在指定设备上运行。取值如下。

• NPU：在NPU上运行调优任务。
• GPU：在GPU上运行调优任务。

若不指定该参数，默认在GPU上启动调优任务。

-r | --resume

恢复已中断的nas搜索或训练阶段任务。还需要通过-t/--task_id指定需要恢复的任务id。

• 对于恢复训练阶段的任务，当前仅支持PyTorch框架。
• 对于恢复nas搜索阶段的任务，当前仅支持随机搜索的采样方式，且pipe_step字段的type值配置为CustomSearchPipeStep。

-t | --task_id

和--resume一起使用，恢复训练任务的id。

-dt | --dataset

修改yml文件中所有pipe_step的数据集。可选。

• 此参数为Vega提供的多种常用的数据集，例如Cifar10，Cifar100，ImageNet，Cityscapes等。
• 若指定此参数，则会自动将数据集解压至--data_path参数指定的路径下。

-dp | --data_path

修改yml文件中设定的训练数据集路径。可选。

-bs | --batch_size

修改yml文件中设定的batch_size。可选。

-es | --epochs

修改yml文件中的总训练轮数epochs。可选。

-sa | --standalone_boot

是否选用多台机器集群模式。可选。取值如下：

• false（默认）
• true

-ps | --parallel_search

是否并行搜索多个模型。可选。目前卷积网络模型的剪枝调优和超参数优化功能支持并行搜索多个模型，模型量化和蒸馏不支持并行搜索多个模型。可选。取值如下：

• false（默认）
• true

-pt | --parallel_fully_train

是否并行训练多个模型。可选。取值如下：

• false（默认）
• true

-ws | --num_workers

设置每台机器启用的进程数。可选。

-p | --listen_port

listen端口。可选。

-s | --security

是否开启安全模式。可选，默认不开启安全模式。