evoxbench：为神经架构搜索提供即时基准测试的平台

evoxbench：为神经架构搜索提供即时基准测试的平台

evoxbench Transforming Neural Architecture Search (NAS) into multi-objective optimization problems. A benchmark suite for testing evolutionary algorithms in deep learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/evoxbench

项目介绍

evoxbench 是一个为进化多目标优化（EMO）算法在神经架构搜索（NAS）中的性能评估提供即时基准测试的平台。它通过提供一系列现成的测试套件，极大地提高了研究的便捷性和效率。此项目的一个显著特点是不需要使用 GPU 或 PyTorch/TensorFlow，这使得它更加易于访问和部署，适用于更广泛的科研场景。

项目技术分析

evoxbench 的核心是提供一个通用的神经架构搜索问题公式化方法，将 NAS 任务转化为一般的多目标优化问题。通过这种方式，它可以探索 NAS 的复杂特性，并通过进化优化的视角进行分析。

项目通过提供端到端的基准测试工作流程，实现了对 EMO 算法的即时性能评估。这个流程包括即时的健身评估，以数值优化的形式呈现，使得用户可以快速得到算法的性能反馈。

项目及技术应用场景

evoxbench 包含了广泛的测试套件，这些套件涵盖了多种数据集（如 CIFAR10、ImageNet、Cityscapes 等）、搜索空间（如 NASBench101、NASBench201、NATS、DARTS、ResNet50、Transformer、MNV3、MoSegNAS 等）以及硬件设备（如 Eyeriss、GPU、Samsung Note10 等）。这些测试套件可以轻松地与多种编程语言（Java、Matlab、Python 等）兼容，提供了极大的灵活性。

evoxbench 的应用场景包括但不限于：

• 对不同 EMO 算法在 NAS 中的性能进行比较。
• 研究和开发新的 EMO 算法，并进行性能评估。
• 在不同的数据集和硬件设备上测试算法的泛化能力。

项目特点

以下是 evoxbench 的几个主要特点：

1. 通用 NAS 问题公式化：将 NAS 转化为多目标优化问题，便于使用进化算法进行搜索和优化。

2. 高效的基准测试流程：提供即时性能评估，无需复杂的配置或依赖。

3. 全面的测试套件：覆盖多种数据集、搜索空间和硬件设备，提供了丰富的测试环境。

4. 多语言兼容性：接口支持多种编程语言，为用户提供了极大的便利。

5. 易于安装和使用：通过简单的命令即可安装，并提供了详细的配置指南。

使用建议

对于希望深入了解和利用 evoxbench 的研究人员，建议遵循以下步骤：

1. 下载必要的文件，包括 database.zip 和 data.zip，并解压到相应的目录。
2. 使用 pip 命令安装 evoxbench。
3. 配置数据库和数据的路径。
4. 根据官方文档和教程视频进行学习和实践。

evoxbench 是一个功能强大且易于使用的平台，它为神经架构搜索的研究提供了一个重要的工具。通过使用 evoxbench，研究人员可以更快速、更有效地评估和比较不同的进化算法，推动 NAS 领域的发展。

总结：evoxbench 通过其独特的基准测试方法和全面的测试套件，为神经架构搜索领域的研究提供了一个高效、灵活和易于访问的工具。无论是对于经验丰富的研究人员还是初学者，evoxbench 都是一个值得尝试的项目。

evoxbench Transforming Neural Architecture Search (NAS) into multi-objective optimization problems. A benchmark suite for testing evolutionary algorithms in deep learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/evoxbench