SNAS-Series 项目使用教程

SNAS-Series 项目使用教程

SNAS-Series This repo contains the PyTorch implementation of the SNAS-Series papers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sn/SNAS-Series

1. 项目的目录结构及介绍

SNAS-Series 项目的目录结构如下：

SNAS-Series/
├── Analysis/
├── DSNAS/
├── SNAS/
├── img/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md

目录结构介绍

• Analysis/: 包含与分析相关的代码和文件。
• DSNAS/: 包含与 DSNAS（Direct Neural Architecture Search without Parameter Retraining）相关的代码和文件。
• SNAS/: 包含与 SNAS（Stochastic Neural Architecture Search）相关的代码和文件。
• img/: 包含项目中使用的图像文件。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被 Git 跟踪。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文件，包含项目的概述、安装和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

SNAS-Series 项目的主要启动文件位于各个子目录中，例如 SNAS/ 和 DSNAS/ 目录下。具体的启动文件可能包括：

• SNAS/main.py: 用于启动 SNAS 模型的训练和测试。
• DSNAS/main.py: 用于启动 DSNAS 模型的训练和测试。

这些启动文件通常会包含主要的训练和测试逻辑，可以通过命令行参数进行配置。

3. 项目的配置文件介绍

SNAS-Series 项目的配置文件通常位于各个子目录中，例如 SNAS/config.py 和 DSNAS/config.py。这些配置文件用于定义模型的超参数、数据路径、训练参数等。

配置文件示例

# SNAS/config.py

# 数据路径
DATA_PATH = 'path/to/data'

# 模型超参数
LEARNING_RATE = 0.001
BATCH_SIZE = 32
EPOCHS = 100

# 其他配置
DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

这些配置文件可以通过导入到启动文件中，并在训练和测试过程中使用。

---

以上是 SNAS-Series 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。通过这些内容，您可以更好地理解和使用该项目。

SNAS-Series This repo contains the PyTorch implementation of the SNAS-Series papers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sn/SNAS-Series