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D-X-Y 2020-02-23 10:30:37 +11:00
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@ -1,6 +1,6 @@
MIT License
Copyright (c) 2018-2020 Xuanyi Dong (GitHub: https://github.com/D-X-Y)
Copyright (c) since 2019.01.01, author: Xuanyi Dong (GitHub: https://github.com/D-X-Y)
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@ -71,6 +71,13 @@ print ('Train Info [10-th epoch] : {:}'.format(results[0].get_train(10)))
index = api.query_index_by_arch('|nor_conv_3x3~0|+|nor_conv_3x3~0|avg_pool_3x3~1|+|skip_connect~0|nor_conv_3x3~1|skip_connect~2|')
api.show(index)
```
This string `|nor_conv_3x3~0|+|nor_conv_3x3~0|avg_pool_3x3~1|+|skip_connect~0|nor_conv_3x3~1|skip_connect~2|` means:
```
node-0: the input tensor
node-1: conv-3x3( node-0 )
node-2: conv-3x3( node-0 ) + avg-pool-3x3( node-1 )
node-3: skip-connect( node-0 ) + conv-3x3( node-1 ) + skip-connect( node-2 )
```
5. Create the network from api:
```

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@ -1,6 +1,6 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
##################################################
#####################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
#####################################################
import sys, time, torch, random, argparse
from PIL import ImageFile
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True

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@ -1,8 +1,8 @@
##################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
##################################################
#####################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.08 #
#####################################################
# python exps/NAS-Bench-201/check.py --base_save_dir
##################################################
#####################################################
import os, sys, time, argparse, collections
from shutil import copyfile
import torch

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@ -1,3 +1,6 @@
#####################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.08 #
#####################################################
import os
from setuptools import setup
@ -9,7 +12,7 @@ def read(fname='README.md'):
setup(
name = "nas_bench_201",
version = "1.0",
version = "1.1",
author = "Xuanyi Dong",
author_email = "dongxuanyi888@gmail.com",
description = "API for NAS-Bench-201 (a benchmark for neural architecture search).",

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@ -1,6 +1,6 @@
##################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
##################################################
#####################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.08 #
#####################################################
import os, sys, time, torch
from procedures import prepare_seed, get_optim_scheduler
from utils import get_model_infos, obtain_accuracy

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@ -1,7 +1,7 @@
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# NAS-Bench-201, ICLR 2020 (https://arxiv.org/abs/2001.00326) #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019-2020 #
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.08 #
###############################################################
import os, sys, time, torch, random, argparse
from PIL import ImageFile

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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
##################################################
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.08 #
#####################################################
import os, sys, time, argparse, collections
from copy import deepcopy
import torch

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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.08 #
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# python exps/NAS-Bench-201/test-correlation.py --api_path $HOME/.torch/NAS-Bench-201-v1_0-e61699.pth
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@ -1,8 +1,8 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.08 #
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# python exps/NAS-Bench-201/visualize.py --api_path $HOME/.torch/NAS-Bench-201-v1_0-e61699.pth
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#####################################################
import os, sys, time, argparse, collections
from tqdm import tqdm
from collections import OrderedDict

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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
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import os, sys, time, torch, random, argparse
from PIL import ImageFile
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True

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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
#####################################################
import sys, time, torch, random, argparse
from PIL import ImageFile
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True

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@ -1,6 +1,6 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
##################################################
#####################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
#####################################################
import sys, time, torch, random, argparse
from PIL import ImageFile
from os import path as osp

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@ -1,5 +1,5 @@
##################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
#####################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
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# Network Pruning via Transformable Architecture Search, NeurIPS 2019 #
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@ -1,6 +1,6 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
##################################################
#####################################################
# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
#####################################################
import time, sys
import numpy as np

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@ -1,6 +1,6 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
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import torch
import torch.nn as nn

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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
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from .tiny_network import TinyNetwork

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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2020 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
#####################################################
import torch.nn as nn
from copy import deepcopy

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@ -1,6 +1,6 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2020 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
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import torch
import torch.nn as nn
from ..cell_operations import ResNetBasicblock

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@ -1,5 +1,5 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
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# One-Shot Neural Architecture Search via Self-Evaluated Template Network, ICCV 2019 #
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@ -0,0 +1,113 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
######################################################################################
# One-Shot Neural Architecture Search via Self-Evaluated Template Network, ICCV 2019 #
######################################################################################
import torch
import torch.nn as nn
from copy import deepcopy
from .search_cells import NASNetSearchCell as SearchCell
from .genotypes import Structure
# The macro structure is based on NASNet
class NASNetworkSETN(nn.Module):
def __init__(self, C, N, steps, multiplier, stem_multiplier, num_classes, search_space, affine, track_running_stats):
super(NASNetworkSETN, self).__init__()
self._C = C
self._layerN = N
self._steps = steps
self._multiplier = multiplier
self.stem = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, C*stem_multiplier, kernel_size=3, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(C*stem_multiplier))
# config for each layer
layer_channels = [C ] * N + [C*2 ] + [C*2 ] * (N-1) + [C*4 ] + [C*4 ] * (N-1)
layer_reductions = [False] * N + [True] + [False] * (N-1) + [True] + [False] * (N-1)
num_edge, edge2index = None, None
C_prev_prev, C_prev, C_curr, reduction_prev = C*stem_multiplier, C*stem_multiplier, C, False
self.cells = nn.ModuleList()
for index, (C_curr, reduction) in enumerate(zip(layer_channels, layer_reductions)):
cell = SearchCell(search_space, steps, multiplier, C_prev_prev, C_prev, C_curr, reduction, reduction_prev, affine, track_running_stats)
if num_edge is None: num_edge, edge2index = cell.num_edges, cell.edge2index
else: assert num_edge == cell.num_edges and edge2index == cell.edge2index, 'invalid {:} vs. {:}.'.format(num_edge, cell.num_edges)
self.cells.append( cell )
C_prev_prev, C_prev, reduction_prev = C_prev, multiplier*C_curr, reduction
self.op_names = deepcopy( search_space )
self._Layer = len(self.cells)
self.edge2index = edge2index
self.lastact = nn.Sequential(nn.BatchNorm2d(C_prev), nn.ReLU(inplace=True))
self.global_pooling = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.classifier = nn.Linear(C_prev, num_classes)
self.arch_normal_parameters = nn.Parameter( 1e-3*torch.randn(num_edge, len(search_space)) )
self.arch_reduce_parameters = nn.Parameter( 1e-3*torch.randn(num_edge, len(search_space)) )
def get_weights(self):
xlist = list( self.stem.parameters() ) + list( self.cells.parameters() )
xlist+= list( self.lastact.parameters() ) + list( self.global_pooling.parameters() )
xlist+= list( self.classifier.parameters() )
return xlist
def get_alphas(self):
return [self.arch_normal_parameters, self.arch_reduce_parameters]
def show_alphas(self):
with torch.no_grad():
A = 'arch-normal-parameters :\n{:}'.format( nn.functional.softmax(self.arch_normal_parameters, dim=-1).cpu() )
B = 'arch-reduce-parameters :\n{:}'.format( nn.functional.softmax(self.arch_reduce_parameters, dim=-1).cpu() )
return '{:}\n{:}'.format(A, B)
def get_message(self):
string = self.extra_repr()
for i, cell in enumerate(self.cells):
string += '\n {:02d}/{:02d} :: {:}'.format(i, len(self.cells), cell.extra_repr())
return string
def extra_repr(self):
return ('{name}(C={_C}, N={_layerN}, steps={_steps}, multiplier={_multiplier}, L={_Layer})'.format(name=self.__class__.__name__, **self.__dict__))
def genotype(self):
def _parse(weights):
gene = []
for i in range(self._steps):
edges = []
for j in range(2+i):
node_str = '{:}<-{:}'.format(i, j)
ws = weights[ self.edge2index[node_str] ]
for k, op_name in enumerate(self.op_names):
if op_name == 'none': continue
edges.append( (op_name, j, ws[k]) )
edges = sorted(edges, key=lambda x: -x[-1])
selected_edges = edges[:2]
gene.append( tuple(selected_edges) )
return gene
with torch.no_grad():
gene_normal = _parse(torch.softmax(self.arch_normal_parameters, dim=-1).cpu().numpy())
gene_reduce = _parse(torch.softmax(self.arch_reduce_parameters, dim=-1).cpu().numpy())
return {'normal': gene_normal, 'normal_concat': list(range(2+self._steps-self._multiplier, self._steps+2)),
'reduce': gene_reduce, 'reduce_concat': list(range(2+self._steps-self._multiplier, self._steps+2))}
def forward(self, inputs):
normal_hardwts = nn.functional.softmax(self.arch_normal_parameters, dim=-1)
reduce_hardwts = nn.functional.softmax(self.arch_reduce_parameters, dim=-1)
with torch.no_grad():
normal_hardwts_cpu = normal_hardwts.detach().cpu()
reduce_hardwts_cpu = reduce_hardwts.detach().cpu()
s0 = s1 = self.stem(inputs)
for i, cell in enumerate(self.cells):
# [TODO]
raise NotImplementedError
if cell.reduction: hardwts, index = reduce_hardwts, reduce_index
else : hardwts, index = normal_hardwts, normal_index
s0, s1 = s1, cell.forward_gdas(s0, s1, hardwts, index)
out = self.lastact(s1)
out = self.global_pooling( out )
out = out.view(out.size(0), -1)
logits = self.classifier(out)
return out, logits

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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.08 #
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from .api import NASBench201API
from .api import ArchResults, ResultsCount

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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.08 #
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# NAS-Bench-201: Extending the Scope of Reproducible Neural Architecture Search, ICLR 2020 #
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@ -1,6 +1,6 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2020 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
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# I write this package to make AutoDL-Projects to be compatible with the old GDAS projects.
# Ideally, this package will be merged into lib/models/cell_infers in future.
# Currently, this package is used to reproduce the results in GDAS (Searching for A Robust Neural Architecture in Four GPU Hours, CVPR 2019).

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@ -1,6 +1,6 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# This code is copied and modified from Hanxiao Liu's work (https://github.com/quark0/darts) #
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import torch
import torch.nn as nn

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@ -1,6 +1,6 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
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import math, torch
import torch.nn as nn
from bisect import bisect_right

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@ -1,6 +1,6 @@
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
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# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019.01 #
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import os, sys, time, torch
import torch.nn.functional as F
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