NAS-Bench-201
基类: Graph
表示 NASBench201 搜索空间。
该类提供用于查询和操作搜索空间内架构的方法，包括变异和随机采样的方法。
属性
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
num_classes |
int
|
分类任务的类别数量。 |
in_channels |
int
|
输入通道的数量。 |
max_epoch |
int
|
训练的最大 epoch 数。 |
space_name |
str
|
搜索空间的名称。 |
labeled_archs |
list
|
已标注架构的列表。 |
instantiate_model |
bool
|
布尔值，指示是否在初始化期间实例化模型。 |
sample_without_replacement |
bool
|
布尔值，指示是否进行无放回采样架构。 |
channels |
list
|
架构不同阶段的通道数量。 |
op_indices |
list
|
操作的索引。 |
OPTIMIZER_SCOPE |
list
|
架构中阶段的列表，在优化期间进行范围界定时很有用。 |
QUERYABLE |
bool
|
布尔值，指示搜索空间是否可查询。 |
__init__(n_classes=10, in_channels=3)
构造方法。
这会使用提供的类别数量和输入通道初始化 NasBench201SearchSpace 对象。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
n_classes |
int
|
分类任务的类别数量。默认为 10。 |
10
|
in_channels |
int
|
输入通道的数量。默认为 3。 |
3
|
encode(encoding_type=EncodingType.ADJACENCY_ONE_HOT)
根据给定的编码类型对当前架构进行编码。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
encoding_type |
EncodingType
|
架构的编码类型。 |
EncodingType.ADJACENCY_ONE_HOT
|
返回值
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
Any |
Union[List, np.ndarray, dict]
|
编码后的架构。返回类型取决于选择的编码类型。 |
抛出
| 类型 | 描述 |
|---|---|
NotImplementedError
|
如果给定的编码类型尚未被 nb201 支持作为架构编码。 |
forward_before_global_avg_pool(x)
执行直到全局平均池化层的正向传播并返回输出。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
x |
torch.Tensor
|
输入张量。 |
必需 |
返回值
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
list |
list
|
正向传播的输出列表。 |
get_arch_iterator(dataset_api=None)
返回搜索空间中所有可能架构的迭代器。该迭代器是图中每条边操作数量的乘积。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
dataset_api |
可选
|
数据集 API。默认为 None。 |
None
|
返回值
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
Iterator |
Iterator
|
所有可能架构的迭代器。 |
get_hash()
获取架构的哈希表示。哈希是操作索引的元组。
返回值
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
tuple |
tuple
|
架构的哈希。 |
get_loss_fn()
返回用于此架构的损失函数。
返回值
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
Callable |
Callable
|
可用作损失函数的可调用对象（交叉熵损失函数）。 |
get_nbhd(dataset_api=None)
返回架构的所有邻居。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
dataset_api |
dict
|
包含 nasbench201 数据的 API。默认为 None。 |
None
|
返回值
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
list |
list
|
邻居模型的列表。 |
get_op_indices()
获取架构的操作索引。如果尚未定义，它将把 naslib 对象转换为操作索引并保存它们。
返回值
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
list |
list
|
架构的操作索引。 |
get_type()
返回搜索空间的类型。
返回值
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
str |
str
|
搜索空间的类型，在此例中为 "nasbench201"。 |
mutate(parent, dataset_api=None)
从父操作索引中变异一个操作，并将其设置为当前对象的操作索引。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
parent |
Graph
|
用于变异的父 Graph 对象。 |
必需 |
dataset_api |
dict
|
包含 nasbench201 数据的 API。默认为 None。 |
None
|
query(metric, dataset, path=None, epoch=-1, full_lc=False, dataset_api=None)
根据指定的指标和数据集从 nasbench201 数据库查询结果。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
metric |
Metric
|
要查询的性能指标。 |
必需 |
dataset |
str
|
要查询的数据集。 |
必需 |
path |
str
|
nasbench201 数据库的路径。默认为 None。 |
None
|
epoch |
int
|
要查询的训练 epoch。默认为 -1，表示最后一个 epoch。 |
-1
|
full_lc |
bool
|
如果为 True，返回完整的学习曲线。默认为 False。 |
False
|
dataset_api |
dict
|
包含 nasbench201 数据的 API。默认为 None。 |
None
|
抛出
| 类型 | 描述 |
|---|---|
NotImplementedError
|
如果 |
返回值
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
float |
float
|
查询到的结果。 |
sample_random_architecture(dataset_api=None, load_labeled=False)
采样一个随机架构并将其设置为当前架构。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
dataset_api |
dict
|
包含 nasbench201 数据的 API。默认为 None。 |
None
|
load_labeled |
bool
|
如果为 True，则改为采样一个随机已标注架构。默认为 False。 |
False
|
sample_random_labeled_architecture()
采样一个随机已标注架构并将其设置为当前架构。
set_op_indices(op_indices)
设置当前架构的操作索引。如果模型应被实例化，它将把操作索引转换为 naslib 对象。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
op_indices |
list
|
要设置的操作索引列表。 |
必需 |
set_spec(op_indices, dataset_api=None)
设置架构的规格。
参数
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|---|
op_indices |
list
|
要设置的操作索引列表。 |
必需 |
dataset_api |
可选
|
数据集 API。默认为 None。 |
None
|