怎样基于pytorch框架部署nas神经网络搜索环境，基于一个特定的数据集，搜索出较好的网络模型结构

要基于PyTorch框架部署NAS神经网络搜索环境并搜索出较好的网络模型结构，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：选择一个特定的数据集，准备数据。可以使用PyTorch中的DataLoader和Dataset类来加载和处理数据集。

2. 构建搜索空间：根据需要的网络模型结构，构建搜索空间。可以使用PyTorch中的nn.Module类来定义网络结构。

3. 定义评估方法：定义一个适当的评估方法，例如准确率、F1分数等。

4. 定义搜索算法：选择一个适当的搜索算法，例如遗传算法、强化学习等。可以使用PyTorch中的优化器和损失函数来实现搜索算法。

5. 进行搜索：根据定义的搜索算法，在搜索空间中搜索出较好的网络模型结构。可以使用PyTorch中的autograd来计算梯度以优化搜索算法。

6. 评估结果：使用定义的评估方法评估搜索出的网络模型结构，并选择最佳的网络模型结构。

7. 部署模型：将搜索出的最佳网络模型结构部署到实际应用中，例如用于分类、识别等任务。

以上是基于PyTorch框架部署NAS神经网络搜索环境并搜索出较好的网络模型结构的基本步骤，具体实现可以根据实际情况进行调整。