如何跑通DARTS: DIFFERENTIABLE ARCHITECTURE SEARCH中的代码
时间: 2024-09-25 15:17:09 浏览: 43
"Diffable Architecture Search" (DARTS) 是一种自动机器学习架构搜索算法,其代码通常基于PyTorch或TensorFlow等深度学习框架编写。如果你想运行其中的代码,需要按照以下步骤进行:
1. **安装必要的库**:首先确保你的环境中已安装Python、PyTorch和相关科学计算库,如torchvision和numpy。如果要用到DARTS的官方实现,可能还需要安装fairseq(因为它是DARTS的一部分)。
2. **克隆代码库**:从GitHub或其他官方仓库(如作者的个人页面)克隆DARTS的源码。
```bash
git clone https://github.com/mlperf/models/tree/master/darts
```
3. **设置环境**:有些DARTS模型可能需要特定版本的库。根据项目的readme文件或requirements.txt文件配置虚拟环境。
4. **理解代码结构**:研究代码结构,了解主程序(如train.py或search.py)、数据加载模块、模型定义以及实验配置。
5. **预处理数据**:如果需要,对数据集进行预处理或下载合适的预训练数据。
6. **配置和修改**:根据实验需求调整超参数,比如学习率、优化器、网络结构等。
7. **开始训练或搜索**:运行`python train.py` 或 `python search.py`,这可能会涉及到GPU资源,确保你的设备支持。
8. **监控和日志**:跟踪训练过程中的损失和其他指标,保存中间结果和最终模型。
9. **分析结果**:训练完成后,评估生成的模型性能并进行可视化分析。
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