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NAS-Bench-201 快速实战指南三步查任意架构的成绩【免费下载链接】NAS-Bench-201NAS-Bench-201 API and Instruction项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Bench-201NAS-Bench-201 是神经架构搜索基准工具为 15625 个候选 cell 预先算好训练指标你不训练直接查任意架构的性能。它解决什么问题如果你刚写完一个 NAS 算法、需要在公开基准上给出数字这是最直接的选项。搜索空间固定为 4 个节点和 5 个操作共 15625 个 cell 候选每个架构有 12 与 200 epoch 两套超参在 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet16-120 上记录了 loss、top-1 精度、FLOPs、参数量和时延。你的算法只要输出架构字符串API 就能直接给出该架构的历史成绩。仓库里哪些文件真正决定行为NAS-Bench-201/ └── nas_201_api/ ├── api_201.py # NASBench201API唯一 API 类 ├── api_utils.py # ArchResults / ResultsCount 数据容器 └── __init__.py入口是 nas_201_api/api_201.pyNASBench201API 承接全部查询数据载体是.pth文件不在仓库里要单独下载NAS-Bench-201-v1_1-096897.pth约 4.7GArchResults 存一个架构的全部试验ResultsCount 存一次试验查询方法返回的就是这两者pip install -e .后即可导入包setup.py 只声明包名与版本。三步跑通最小示例第一步环境要 Python ≥ 3.6、PyTorch ≥ 1.2.0。克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Bench-201进目录执行pip install -e .再把 benchmark 文件下载到一个你记得的目录。第二步初始化 API把路径换成你自己的from nas_201_api import NASBench201API as API api API(NAS-Bench-201-v1_1-096897.pth, verboseFalse) api.show(1) # 打印第 2 个架构的 loss/精度/FLOPs第三步跑一下。len(api)是 15625即搜索空间候选 cell 总数api[i]取第 i 个架构字符串query_meta_info_by_index(i)返回 ArchResults 对象按 key 取指标值。另外.pth放在~/.torch/下时API 可直接传None它会自动找默认文件。跑多个实验时参数怎么管反复换数据集文件与查询条件时别把路径写死在脚本里。建一份config.yaml存两行db_path: /data/NAS-Bench-201-v1_1-096897.pthverbose: false脚本里读出来传给 API 初始化。外部化的理由数据集路径是每次换实验唯一变的变量单独隔出查询代码不用动。再往下可以做什么query_index_by_arch能用字符串反查架构索引get_more_info能取逐 epoch 的 loss字段含义看 nas_201_api/api_utils.py 的注释。⚠️ 最高频的坑是文件没放~/.torch/且没设TORCH_HOME默认路径落空另注意作者已把维护转移到 NATS-Bench本仓库处于归档状态。【免费下载链接】NAS-Bench-201NAS-Bench-201 API and Instruction项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Bench-201创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 NAS-Bench-201 快速实战指南：三步查任意架构的成绩
NAS-Bench-201 快速实战指南三步查任意架构的成绩【免费下载链接】NAS-Bench-201NAS-Bench-201 API and Instruction项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Bench-201NAS-Bench-201 是神经架构搜索基准工具为 15625 个候选 cell 预先算好训练指标你不训练直接查任意架构的性能。它解决什么问题如果你刚写完一个 NAS 算法、需要在公开基准上给出数字这是最直接的选项。搜索空间固定为 4 个节点和 5 个操作共 15625 个 cell 候选每个架构有 12 与 200 epoch 两套超参在 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet16-120 上记录了 loss、top-1 精度、FLOPs、参数量和时延。你的算法只要输出架构字符串API 就能直接给出该架构的历史成绩。仓库里哪些文件真正决定行为NAS-Bench-201/ └── nas_201_api/ ├── api_201.py # NASBench201API唯一 API 类 ├── api_utils.py # ArchResults / ResultsCount 数据容器 └── __init__.py入口是 nas_201_api/api_201.pyNASBench201API 承接全部查询数据载体是.pth文件不在仓库里要单独下载NAS-Bench-201-v1_1-096897.pth约 4.7GArchResults 存一个架构的全部试验ResultsCount 存一次试验查询方法返回的就是这两者pip install -e .后即可导入包setup.py 只声明包名与版本。三步跑通最小示例第一步环境要 Python ≥ 3.6、PyTorch ≥ 1.2.0。克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Bench-201进目录执行pip install -e .再把 benchmark 文件下载到一个你记得的目录。第二步初始化 API把路径换成你自己的from nas_201_api import NASBench201API as API api API(NAS-Bench-201-v1_1-096897.pth, verboseFalse) api.show(1) # 打印第 2 个架构的 loss/精度/FLOPs第三步跑一下。len(api)是 15625即搜索空间候选 cell 总数api[i]取第 i 个架构字符串query_meta_info_by_index(i)返回 ArchResults 对象按 key 取指标值。另外.pth放在~/.torch/下时API 可直接传None它会自动找默认文件。跑多个实验时参数怎么管反复换数据集文件与查询条件时别把路径写死在脚本里。建一份config.yaml存两行db_path: /data/NAS-Bench-201-v1_1-096897.pthverbose: false脚本里读出来传给 API 初始化。外部化的理由数据集路径是每次换实验唯一变的变量单独隔出查询代码不用动。再往下可以做什么query_index_by_arch能用字符串反查架构索引get_more_info能取逐 epoch 的 loss字段含义看 nas_201_api/api_utils.py 的注释。⚠️ 最高频的坑是文件没放~/.torch/且没设TORCH_HOME默认路径落空另注意作者已把维护转移到 NATS-Bench本仓库处于归档状态。【免费下载链接】NAS-Bench-201NAS-Bench-201 API and Instruction项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Bench-201创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考