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本文介绍如何在DLC计算资源上提交AutoML实验进行超参数调优。本方案采用PyTorch框架，通过torchvision.datasets.MNIST模块自动下载和加载MNIST手写数字数据集，并对其进行模型训练，以寻找最佳超参数配置。提供单机、分布式及嵌套参数三种训练模式供选择，以满足不同训练需求。
【机器学习】朴素贝叶斯原理------迅速了解常见概率的计算
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为RAM用户自定义授权策略
如果您希望对PAI的AI计算资源进行更细颗粒度的授权和管理，您可以创建自定义授权策略，授予RAM用户（即子账号）创建、更新、删除或扩缩容等权限。
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