使用强化学习进行神经网络结构搜索的代码以及修改

目录

 代码一（Using TensorFlow）：

代码二（Using TensorFlow）：

代码三（Using PyTorch）：

参考：

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本人在网上找了三个相关的代码，但是都有问题，这里记录一下修改哪些地方之后可以跑通。

 代码一（Using TensorFlow）：

代码地址： 

https://github.com/wallarm/nascell-automl

 这个代码有详细的说明：

The First Step-by-Step Guide for Implementing Neural Architecture Search with Reinforcement Learning Using TensorFlow

代码一和代码二使用TensorFlow，有很多版本的问题，基本上可以用以下代码解决：

import tensorflow.compat.v1 as tf

还有些小的问题：

需要在环境中的tensorflow文件夹下加一个example文件夹：

链接: https://pan.baidu.com/s/1mjIsDxr2TCh6wop0-99Cyw?pwd=gb6s

提取码: gb6s 

可以在TensorFlow官网搜索相关函数，查看正确用法，比如查看NASCell。

可以发现NASCell(4 * max_layers)的用法在tensorflow-addons，需要安装这个包，并且导入。

import tensorflow_addons as tfa

cnn.py中的这行初始化的代码也进行了修改。

tf.initializers.glorot_normal()

修改后代码：NAS with RL（Using TensorFlow）-CSDN博客

代码二（Using TensorFlow）：

代码地址：
https://github.com/titu1994/neural-architecture-search?tab=readme-ov-file 

也是有很多版本的问题，解决思路和代码一类似，除了上面的操作，还有：

在train.py中代码开始的地方添加了下面的代码：

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

controller.py中下面两行代码有问题：

            _, loss, summary, global_step = self.policy_session.run([self.train_op, self.total_loss, self.summaries_op,
                                                                     self.global_step],
                                                                    feed_dict=feed_dict)

            self.summary_writer.add_summary(self.summaries_op, global_step)

self.summaries_op这个变量好像有问题，无法fetch到，我也没看懂，好像是跟可视化有关（tensorboard），索性直接把这块删了，改成下面这块：

            _, loss, global_step = self.policy_session.run([self.train_op, self.total_loss,
                                                                     self.global_step],
                                                                    feed_dict=feed_dict)

            # self.summary_writer.add_summary(self.summaries_op, global_step)

修改后代码：NAS with RL（Using TensorFlow）-CSDN博客

代码三（Using PyTorch）：

代码地址：

https://github.com/Longcodedao/NAS-With-RL

修改1：

把controller类下forward中注释掉的

self.total_layer = torch.randint(1, self.max_layer, (1,)).item()

移到初始化__init__下面了。

修改2：

将代码中play_episode函数下的unsqueeze和squeeze的参数由1改为0。

对其整理和解析的博客如下：

NAS with RL（使用强化学习进行神经网络架构搜索，基于pytorch框架）-CSDN博客

参考：

超详细No module named ‘tensorflow.examples’报错解决方法，详细有效！_no module named 'tensorflow.examples-CSDN博客

【问题解决】pytorch: RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 27292) exited unexpectedly_runtimeerror: dataloader worker (pid(s) 25676, 116-CSDN博客

Python-squeeze()、unsqueeze()函数的理解_python squeeze-CSDN博客

torch.gather/torch.scatter_size does not match previous size-CSDN博客

Tensorflow报错：TypeError: Fetch argument None has invalid type class ‘NoneType’_typeerror: fetch argument none has invalid type

TensorFlow报错：tf.placeholder() is not compatible with eager execution.-CSDN博客

tensorflow_addons(tfa)安装与使用-CSDN博客

AttributeError: module ‘keras.backend‘ has no attribute ‘set_session‘_module 'keras.backend' has no attribute 'set_sessi-CSDN博客