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跨框架超参数优化变得简单 - Neural DSL v0.2.3
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Neural DSL更新至v0.2.3，新增多框架超参数优化功能，支持PyTorch和TensorFlow。用户可通过单一配置定义模型，简化实验流程。同时增加新层支持，修复多个bug，提升模型构建的灵活性和可扩展性。
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关键要点
- Neural DSL更新至v0.2.3，新增多框架超参数优化功能，支持PyTorch和TensorFlow。
- 用户可以通过单一配置定义模型，简化实验流程。
- 新增层支持，包括LayerNormalization、InstanceNormalization、GroupNormalization、SqueezeExcitation和Attention。
- 修复多个bug，提升模型构建的灵活性和可扩展性。
- 支持选择（离散）、范围（线性）和对数范围（对数尺度）等灵活的超参数优化。
- 未来目标包括稳定宏解析、扩展层支持和添加交互式超参数优化可视化。
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延伸问答
Neural DSL v0.2.3的新功能是什么？
新增多框架超参数优化功能，支持PyTorch和TensorFlow。
如何通过Neural DSL简化实验流程？
用户可以通过单一配置定义模型，简化实验流程。
Neural DSL支持哪些新的层？
新增层支持包括LayerNormalization、InstanceNormalization、GroupNormalization、SqueezeExcitation和Attention。
Neural DSL的超参数优化支持哪些类型？
支持选择（离散）、范围（线性）和对数范围（对数尺度）等灵活的超参数优化。
Neural DSL v0.2.3修复了哪些问题？
修复多个bug，提升模型构建的灵活性和可扩展性。
未来Neural DSL的目标是什么？
未来目标包括稳定宏解析、扩展层支持和添加交互式超参数优化可视化。
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