自动化神经网络结构搜索框架——aw_nas
aw_nas 是一个模块化且可扩展的神经架构搜索（NAS）框架，由清华大学NICS-EFC实验室和北京诺沃夫科技有限公司共同维护。这个强大的工具箱集成了多种主流的NAS算法，并且在不断扩展中。它支持从分类到检测，再到文本建模等多个领域的应用。
aw_nas 提供了一个统一的接口来实现不同的搜索空间、控制器、权重管理器、评估器和目标函数。其设计灵感来源于NAS系统中的多个关键组件，如搜索空间、控制器、权重管理者、评估器和目标。通过实现BaseRollout接口，用户可以轻松地定义新的搜索策略或结合现有组件。此外，框架还包含了硬件相关的性能度量和预测模型，以适应不同场景的需求。
aw_nas 的核心是一个高度模块化的框架，允许用户方便地组合各种NAS组件进行实验。目前，已支持包括ENAS、DARTS、SNAS、FBNet和OFA等在内的多种主流NAS算法的复现。框架内含有一个清晰的NAS流程图，直观展示了各个组件间的交互过程。此外，提供了一份技术总结文档，详细介绍了框架的使用方法以及部分硬件成本预测模型。
利用aw_nas，你可以：
要开始使用aw_nas，只需要安装所需的Python环境和依赖项，然后按照提供的命令行提示进行操作。对于想要深入了解的用户，可以通过阅读提供的文档，了解如何配置搜索、样本生成、网络架构评估和最终训练。
无论是研究人员还是开发者，aw_nas 都提供了丰富的资源和工具，帮助您在自动机器学习领域进行创新和探索。欢迎贡献您的想法和代码，一起构建更智能、更高效的深度学习模型。
原文链接：https://blog.csdn.net/gitblog_00014/article/details/139229691?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252237eda9db9feaac9bdc459e4b8cba765b%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=37eda9db9feaac9bdc459e4b8cba765b&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-18-139229691-null-null.nonecase&utm_term=%E6%9E%81%E7%A9%BA%E9%97%B4nas
