NAS-Benchmark 项目使用教程

NAS-Benchmark 项目使用教程

NAS-Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Benchmark

1. 项目目录结构及介绍

NAS-Benchmark/
├── Augmentation/
├── CNAS/
├── DARTS/
├── ENASPytorch/
├── ENASTF/
├── NAO/
├── NSGANET/
├── PC-DARTS/
├── PDARTS/
├── PRDARTS/
├── Plots/
├── data/
├── LICENSE
├── README.md

目录结构介绍

• Augmentation: 包含用于数据增强的脚本和代码。
• CNAS: 包含CNAS方法的实现代码。
• DARTS: 包含DARTS方法的实现代码。
• ENASPytorch: 包含ENAS方法的Pytorch实现代码。
• ENASTF: 包含ENAS方法的TensorFlow实现代码。
• NAO: 包含NAO方法的实现代码。
• NSGANET: 包含NSGA-NET方法的实现代码。
• PC-DARTS: 包含PC-DARTS方法的实现代码。
• PDARTS: 包含P-DARTS方法的实现代码。
• PRDARTS: 包含PRDARTS方法的实现代码。
• Plots: 包含用于生成论文中图表的代码。
• data: 包含数据集的分割文件和相关数据。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文件。

2. 项目启动文件介绍

在NAS-Benchmark项目中，每个方法的启动文件通常位于各自的目录中。以下是一些常见的启动文件示例：

DARTS 启动文件

python main.py --config config.yaml

ENASPytorch 启动文件

python train.py --config config.yaml

NAO 启动文件

python run.py --config config.yaml

启动文件介绍

• main.py: 通常是每个方法的主启动文件，负责加载配置并启动训练或评估过程。
• train.py: 专门用于训练模型的启动文件。
• run.py: 通用启动文件，适用于多种方法。

3. 项目配置文件介绍

配置文件通常使用YAML或JSON格式，用于定义项目的各种参数和设置。以下是一个典型的配置文件示例：

配置文件示例 (config.yaml)

dataset:
  name: CIFAR-10
  path: /path/to/dataset

training:
  epochs: 100
  batch_size: 64
  learning_rate: 0.001

model:
  type: DARTS
  layers: 20

augmentation:
  enabled: true
  policies:
    - policy1
    - policy2

配置文件介绍

• dataset: 定义数据集的名称和路径。
• training: 定义训练的参数，如epochs、batch_size和learning_rate。
• model: 定义模型的类型和层数。
• augmentation: 定义数据增强的策略和是否启用。

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整项目的各种参数，以适应不同的实验需求。

NAS-Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Benchmark