HyperNOs：面向神经算子研究的自动化与并行库

本文介绍了 HyperNOs，这是一个为简化和自动化探索神经算子过程而设计的 PyTorch 库，特别关注针对全面且穷尽探索的超参数优化。Indeed，HyperNOs 利用 Ray-tune 库中实现的前沿优化算法和并行计算，以高效地探索神经算子的超参数空间。我们还实现了许多有用的功能，以用户友好的界面研究神经算子，例如能够使用固定数量的参数训练模型，或使用多个数据集和不同分辨率训练模型。我们将傅里叶神经算子和卷积神经算子集成到我们的库中，在许多代表性基准测试中实现了最先进的结果，展示了 HyperNOs 处理真实数据集和现代体系结构的能力。该库设计为使用提供的模型和数据集易于使用，但也易于扩展以使用新数据集和自定义神经算子体系结构。