膳绫擎的类别将会实例化模型的“基因组”。

如今，我们已经具备了建立一个随便率性收集、变革其架构并对其进行练习的根本构件，那么接下来的步调就是建立“遗传算法”，“遗传算法”将会对最佳个别进行选择和变异。每个模型的练习都是自力进行的，不须要其他有机体的任何信息。这就使得优化过程可以跟着可用的处理节点进行线性扩大。

GP优化器的编码

"""Genetic programming algorithms.""" 
from __future__ import absolute_import 
 
import random 
import numpy as np 
from operator import itemgetter 
import torch.multiprocessing as mp 
from net_builder import randomize_network 
import copy 
from worker import CustomWorker, Scheduler 
        
 
class TournamentOptimizer: 
   """Define a tournament play selection process.""" 
 
   def __init__(self, population_sz, init_fn, mutate_fn, nb_workers=2, use_cuda=True): 
       """ 
       Initialize optimizer. 
 
           params:: 
                
               init_fn: initialize a model 
               mutate_fn: mutate function - mutates a model 
               nb_workers: number of workers 
       """ 
        
       self.init_fn = init_fn 
       self.mutate_fn = mutate_fn 
       self.nb_workers = nb_workers 
       self.use_cuda = use_cuda 
        
       # population 
       self.population_sz = population_sz 
       self.population = [init_fn() for i in range(population_sz)]         
       self.evaluations = np.zeros(population_sz) 
        
       # book keeping 
       self.elite = [] 
       self.stats = [] 
       self.history = [] 
 
   def step(self): 
       """Tournament evolution step.""" 
       print('\nPopulation sample:') 	
			
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本文标题：如何用自动机器学习实现神经网络进化
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