Быстрый старт

После установки (pip install "cnn-neat[vision]" + CUDA-колёса PyTorch).

Python

from cnn_neat import ExperimentConfig, run_single_experiment

cfg = ExperimentConfig(
    positive_class=0,
    population_size=20,
    num_generations=5,
    fitness_val_size=1000,
    seed=42,
)
evolver, history, val_loader, device = run_single_experiment(cfg)

По умолчанию нужен CUDA. Артефакты: ./runs/cifar10_binary_notebook/run_XXXX/ (run_archive.json, live_dashboard.html). Датасет: ./data/cifar10/ (скачивается один раз).

Переопределение каталогов:

$env:CNN_NEAT_DATA_ROOT = "D:\datasets"
$env:CNN_NEAT_RUNS_ROOT = "D:\neat-runs"

CLI

python -m cnn_neat write-defaults my_run.json
# отредактируйте my_run.json
python -m cnn_neat validate my_run.json
python -m cnn_neat run --config my_run.json

Готовые скрипты: examples/. Исследовательские OVA-кампании 06–18 живут в git-репозитории (scripts/ablation/), в wheel их нет.