pdarts 的安装和配置教程

项目的基础介绍和主要的编程语言

pdarts 是一个基于深度学习的神经网络架构搜索（NAS）的开源项目。它通过一种称为“渐进微分架构搜索”（Progressive Differentiable Architecture Search）的方法，实现了在 CIFAR10 和 CIFAR100 数据集上的高效网络架构搜索。该项目的主要编程语言是 Python。

项目使用的关键技术和框架

该项目使用了以下关键技术和框架：

• 微分架构搜索（DARTS）: 一种基于梯度的优化方法，用于搜索有效的网络架构。
• PyTorch: 一个流行的开源机器学习库，用于深度学习应用。
• 渐进搜索策略: 在搜索过程中动态增加网络深度，以找到更优的网络架构。

项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch 0.4 或更高版本（根据您的系统选择 CPU 或 GPU 版本）
• 至少 16GB 的 GPU 内存（如果使用 GPU 进行训练和搜索）

安装步骤

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/chenxin061/pdarts.git
   cd pdarts
   

2. 安装项目所需的 Python 包。首先，创建一个虚拟环境（推荐），然后安装以下依赖：

   pip install torch torchvision
   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载并解压所需的数据集到指定目录。例如，对于 CIFAR10 数据集：

   # 假设数据集下载到了 data 目录下
   mkdir -p data/cifar-10-batches-py
   # 下载和解压数据集到上述目录
   

4. 设置环境变量（可选），根据您的数据集和模型存储路径设置环境变量，以便于在运行脚本时指定路径。

5. 运行搜索脚本。以下命令将在 CIFAR10 数据集上启动搜索过程：

   python train_search.py \\
   --tmp_data_dir /path/to/your/data \\
   --save log_path \\
   --add_layers 6 \\
   --dropout_rate 0.1 \\
   --dropout_rate 0.4 \\
   --dropout_rate 0.7 \\
   --note note_of_this_run
   

   如果要在 CIFAR100 数据集上进行搜索，请添加 --cifar100 参数。

6. 搜索完成后，您可以使用以下命令评估搜索到的模型：

   python train_cifar.py \\
   --tmp_data_dir /path/to/your/data \\
   --auxiliary \\
   --cutout \\
   --save log_path \\
   --note note_of_this_run
   

   同样，如果要在 CIFAR100 数据集上评估，请添加 --cifar100 参数。

按照以上步骤，您可以成功安装和配置 pdarts 项目，并开始您的神经网络架构搜索任务。