NASLib 使用教程

NASLib 使用教程

NASLib NASLib is a Neural Architecture Search (NAS) library for facilitating NAS research for the community by providing interfaces to several state-of-the-art NAS search spaces and optimizers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NASLib

1. 项目目录结构及介绍

NASLib 是一个为了方便神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）研究而设计的模块化和灵活的框架。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

• .github/：包含与 GitHub 相关的配置文件，例如代码覆盖率和 pre-commit 配置。
• docs/：存放项目的文档资料。
• examples/：提供了一些使用 NASLib 的示例代码。
• images/：包含项目的一些图像文件。
• naslib/：NASLib 的主要目录，包含了库的核心代码。
  • benchmarks/：实现了各种基准测试。
  • searchspaces/：定义了不同的搜索空间。
  • optimizers/：包含了优化器的实现。
  • predictors/：性能预测器的相关代码。
  • utils/：提供了一些工具类和函数。
• scripts/：包含了一些脚本文件，用于生成配置文件和调度任务。
• tests/：包含了测试代码，确保库的正确性。
• tutorial/：提供了一个教程，帮助用户理解如何使用 NASLib。
• requirements.txt：列出了项目依赖的 Python 包。
• setup.py：安装 NASLib 的 Python 脚本。
• README.md：项目的介绍和基本使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动通常从 demo.py 文件开始，这是一个简单的演示脚本，展示了如何使用 NASLib 进行搜索和评估。

# demo.py 示例代码片段
search_space = SimpleCellSearchSpace()
optimizer = DARTSOptimizer(config.search)
optimizer.adapt_search_space(search_space, config.dataset)
trainer = Trainer(optimizer, config)
trainer.search()
# 搜索架构
trainer.evaluate()
# 评估最佳架构

这个脚本创建了一个搜索空间，定义了一个优化器，然后初始化了一个训练器来执行搜索和评估。

3. 项目的配置文件介绍

NASLib 使用配置文件来定义搜索、优化和训练过程中的参数。配置文件通常以 .yaml 或 .json 格式存在，并位于 naslib/configs/ 目录下。

配置文件示例：

# config.yaml 示例配置文件
search:
  space: 'SimpleCellSearchSpace'
  strategy: 'random_search'
dataset:
  name: 'cifar10'
optimizer:
  name: 'DARTSOptimizer'
  config:
    # 优化器特定配置
trainer:
  # 训练器特定配置

在配置文件中，你可以定义搜索空间类型、搜索策略、数据集名称、优化器类型以及它们的特定配置。配置文件使得实验的复现和修改变得更加容易。

以上就是 NASLib 的基本目录结构、启动文件和配置文件的介绍。使用 NASLib 进行神经网络架构搜索之前，确保理解这些基础概念，将有助于你更有效地使用这个框架。

NASLib NASLib is a Neural Architecture Search (NAS) library for facilitating NAS research for the community by providing interfaces to several state-of-the-art NAS search spaces and optimizers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NASLib