Progressive Neural Architecture Search 项目教程

Progressive Neural Architecture Search 项目教程

progressive-neural-architecture-search Implementation of Progressive Neural Architecture Search in Keras and Tensorflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/progressive-neural-architecture-search

1、项目介绍

Progressive Neural Architecture Search（渐进式神经架构搜索）是一个基于Keras和TensorFlow的开源项目，旨在通过渐进式的方式自动搜索和优化神经网络架构。该项目通过使用ControllerManager RNN来定义和训练子网络，这些子网络是通过顺序模型优化生成的，并由Controller RNN进行排序。

该项目的主要特点包括：

• 使用Keras和TensorFlow实现。
• 通过ControllerManager RNN管理子网络的训练和评估。
• 支持自定义操作符和默认操作符。
• 提供了训练、评估和可视化工具。

2、项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了以下依赖：

• TensorFlow-gpu >= 1.12
• Scikit-learn
• (可选) matplotlib
• (可选) mplcursors

克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/titu1994/progressive-neural-architecture-search.git
cd progressive-neural-architecture-search

训练Controller RNN

以下是一个简单的训练Controller RNN的示例代码：

from progressive_neural_architecture_search.state_space import StateSpace
from progressive_neural_architecture_search.controller_manager import ControllerManager
from progressive_neural_architecture_search.network_manager import NetworkManager

# 定义状态空间
state_space = StateSpace(B=3, operators=None, input_lookback_depth=0, input_lookforward_depth=0)

# 创建ControllerManager和NetworkManager
controller = ControllerManager(state_space, B=3, K=5)
manager = NetworkManager(dataset, epochs=10, batchsize=32)

# 训练Controller RNN
actions = controller.get_actions(K=5)
rewards = []
for child in actions:
    reward = manager.get_reward(child)
    rewards.append(reward)
controller.train(rewards)
controller.update()

评估Controller RNN

训练完成后，可以使用以下代码评估Controller RNN：

from progressive_neural_architecture_search.score_architectures import score_architectures

# 评估所有可能的模型组合
score_architectures(B=5, K=None, INPUT_B=3)

可视化结果

最后，使用以下代码可视化结果：

from progressive_neural_architecture_search.rank_architectures import rank_architectures

# 可视化训练历史
rank_architectures()

# 可视化特定评分文件
rank_architectures(f="score_2.csv")

3、应用案例和最佳实践

应用案例

• 图像分类：使用Progressive Neural Architecture Search自动生成适用于CIFAR-10数据集的神经网络架构。
• 文本分类：通过调整状态空间和操作符，生成适用于文本分类任务的神经网络架构。

最佳实践

• 调整状态空间：根据具体任务调整状态空间的大小和操作符，以获得更好的性能。
• 多轮训练：通过多轮训练和评估，逐步优化神经网络架构。
• 可视化分析：使用rank_architectures.py脚本对训练历史和评分结果进行可视化分析，帮助理解模型性能。

4、典型生态项目

• Keras：该项目基于Keras框架，Keras提供了丰富的API和工具，帮助开发者快速构建和训练神经网络。
• TensorFlow：TensorFlow是Keras的后端，提供了强大的计算能力和分布式训练支持。
• Scikit-learn：用于数据预处理和模型评估。
• Matplotlib：用于结果可视化。
• Mplcursors：用于在可视化结果中添加交互式注释。

progressive-neural-architecture-search Implementation of Progressive Neural Architecture Search in Keras and Tensorflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/progressive-neural-architecture-search