NNI 文档¶

NNI (Neural Network Intelligence) 是一个轻量而强大的工具，可以帮助用户 自动化：

开始使用¶

安装最新的版本，可执行以下命令：

$ pip install nni

如果在安装上遇到问题，可参考安装指南。

开始你的第一个 NNI 实验¶

$ nnictl hello

备注

你需要预先安装 PyTorch （以及 torchvision ）才能运行这个实验。

请阅读 NNI 快速入门以开启你的 NNI 旅程！

为什么选择 NNI？¶

NNI 使得自动机器学习技术即插即用¶

超参调优
params = nni.get_next_parameter()

class Net(nn.Module):
    ...

model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),
                      params['lr'],
                      params['momentum'])

for epoch in range(10):
    train(...)

accuracy = test(model)
nni.report_final_result(accuracy)

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模型剪枝
# define a config_list
config = [{
    'sparsity': 0.8,
    'op_types': ['Conv2d']
}]

# generate masks for simulated pruning
wrapped_model, masks = \
    L1NormPruner(model, config). \
    compress()

# apply the masks for real speedup
ModelSpeedup(unwrapped_model, input, masks). \
    speedup_model()

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模型量化
# define a config_list
config = [{
    'quant_types': ['input', 'weight'],
    'quant_bits': {'input': 8, 'weight': 8},
    'op_types': ['Conv2d']
}]

# in case quantizer needs a extra training
quantizer = QAT_Quantizer(model, config)
quantizer.compress()
# Training...

# export calibration config and
# generate TensorRT engine for real speedup
calibration_config = quantizer.export_model(
    model_path, calibration_path)
engine = ModelSpeedupTensorRT(
    model, input_shape, config=calib_config)
engine.compress()

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神经网络架构搜索
# define model space
-   self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
+   self.conv2 = nn.LayerChoice([
+       nn.Conv2d(32, 64, 3, 1),
+       DepthwiseSeparableConv(32, 64)
+   ])
# search strategy + evaluator
strategy = RegularizedEvolution()
evaluator = FunctionalEvaluator(
    train_eval_fn)

# run experiment
RetiariiExperiment(model_space,
    evaluator, strategy).run()

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单尝试 (One-shot) NAS
# define model space
space = AnySearchSpace()

# get a darts trainer
trainer = DartsTrainer(space, loss, metrics)
trainer.fit()

# get final searched architecture
arch = trainer.export()

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特征工程
selector = GBDTSelector()
selector.fit(
    X_train, y_train,
    lgb_params=lgb_params,
    eval_ratio=eval_ratio,
    early_stopping_rounds=10,
    importance_type='gain',
    num_boost_round=1000)

# get selected features
features = selector.get_selected_features()

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NNI 可降低自动机器学习实验管理的成本¶

训练平台

一个自动机器学习实验通常需要很多次尝试，来找到合适且具有潜力的模型。 训练平台 的目标便是让整个调优过程可以轻松的扩展到分布式平台上，为不同的计算资源（例如本地机器、远端服务器、集群等）提供的统一的用户体验。目前，NNI 已经支持 超过九种 训练平台。

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网页控制台

网页控制台提供了可视化调优过程的能力，让你可以轻松检查、跟踪、控制实验流程。

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多实验管理

深度学习模型往往需要多个实验不断迭代，例如用户可能想尝试不同的调优算法，优化他们的搜索空间，或者切换到其他的计算资源。 多实验管理 提供了对多个实验的结果进行聚合和比较的强大能力，极大程度上简化了开发者的开发流程。

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获取帮助或参与贡献¶

NNI 使用 NNI GitHub 仓库进行维护。我们在 GitHub 上收集反馈，以及新需求和想法。你可以：

新建一个 GitHub issue 反馈一个 bug 或者需求。
新建一个 pull request 以贡献代码（在此之前，请务必确保你已经阅读过贡献指南）。
如果你有任何问题，都可以加入 NNI 讨论。
加入即时聊天群组：

Gitter	微信

引用 NNI¶

如果你在你的文献中用到了 NNI，请考虑引用我们：

Microsoft. Neural Network Intelligence (version v2.10). https://github.com/microsoft/nni

Bibtex 格式如下（请将版本号替换成你在使用的特定版本）：

@software{nni2021,
   author = {{Microsoft}},
   month = {1},
   title = {{Neural Network Intelligence}},
   url = {https://github.com/microsoft/nni},
   version = {2.0},
   year = {2021}
}