nri指标,否定指标nni

　　简介NNI是微软的开源自动参数调整工具。手动调整参数太麻烦了。最近试着下水了，感觉还不错。我可以帮你调整参数，一起做可视化工作。简单明了。然后感觉很多博客不太懂，打算自己补充一下。如果你觉得你的一些问题已经解决了，请注意。

　　本文分为以下两个部分：

　　如何安装使用nni调试经验错误总结第一步：安装NNI安装非常简单。您可以通过pip命令安装它。提供示例以供参考。

　　先决条件：tensorflow，python=3.5，

　　#安装NNI python 3-m pip install-upgrade ni #学习git clone https://github.com/Microsoft/nni.git的示例程序#如果要运行此示例程序，需要安装tensor flow python 3-m pip install tensor flow。第二步：设置超级参数的搜索范围。先打开nni的样本程序看看吧。

　　敕令书/NNI/examples/trials/mnist/你可以看到目录里有三个文件：config.yml，mnist.py和search_space.json这三个文件分别决定了我们的NNI配置文件，main.py和超参数搜索空间。

　　1.打开search_space.json文件。

　　{ dropout _ rate :{ _ type : uniform ， _value:[0.5，0.9]}， conv_size:{_type:choice ， _value:[2，3，5，7]}， hidden_size:{_type:choice ，_ value: [124，512，1024]}， batch _ size: {_ type: choice ， _ value: [1，4，8，16，32

　　搜索的类型有很多种，如统一、选择等。

　　但是因为这个例子只描述了uniform和choice的用法，所以其他很多博客只介绍了choice和uniform的用法，这里补充一下。详见NNI的github帮助文档。

　　{_ type: choice ， _ value :options } # drop _ rate :{ _ type : uniform ， _ value: [0.5，0.9]}结果高0.5或0.9 {_ type: uniform 。#优化时，这个变量值会在区间两边。{_ type: Quniform ， _ value: [low，high，q]} #从低到高开始，步长为q. #例如{_ type: Quniform ， _ value: [0，10，2]}结果为0，2，4，6，8，10 {_ type: normal ， _ value: [mu，sigma]} #变量值为实数。优化时，此变量不受约束。{_ type: randint ， _ value: [lower，upper]} #从下限(含)到上限(不含)之间选择一个随机整数。第二步：配置config.yaml，打开config.yaml。

　　author name:defaultexperimentName:example _ mnisttrialConcurrency:1 maxexectduration:1 hmaxtrialnum:10 # choice:local，remote，paitrainingservice platform:localsearchSpacePath:search _ space . JSON # choice:true，false use annotation:false tuner:# choice:TPE，Random，Anneal，Evolution，BatchTuner，MetisTuner，GPTuner #SMAC (SMAC应通过nnictl安装)builtin tunername:TPE class args:# choice:maximize，Minimize _ mode:maximize试用：commandgpuNum: 0除了command、maxExecDuration、trialConcurrency、gpuNum、optimize _ mode需要更改外，这里的参数一般不需要更改。

　　命令nni是运行后要执行的命令。mnist.py更改为您的主程序，如main.py或train.py

　　MaxExecDuration是整个NNI自动调优时间，注意不是一次训练的时间（我一开始就理解成了一次训练所需要的最大时间）。如果用gpu运行，你要训练10个不同的参数，每个训练需要2个小时。该值设置为20小时。

　　trialConcurrency是trail的并发数，这个需要根据自己的GPU数量来设置，而不是下面的gpuNum！为什么？因为trail代表了一个参数调优的过程，理解为用一个超级参数运行你的train.py。如果并发数设为X，则有X个培训师在培训！

　　GpuNum是每个trail所需要的gpu个数，不是整个nni调优所需的GPU数量。对于大型任务，如果单次训练需要N个GPU，那么这个值设置为N；如果单次训练，一个GPU就足够，请把这个值设置为1;没有GPU？我想写一句悲伤的话…

　　所以你最终需要的GPU总数是trialConcurrency*gpuNum，也就是踪迹数*每个踪迹需要的GPU数。

　　Optimize_mode对应优化的方向。有两种方式：最大和最小。下一步会提到如何设置。总的来说，这里的配置足够了。

　　如果需要调整网格搜索的算法等更详细的东西，可以参考NI的github帮助文档。

　　第三步是修改我们的代码#引入nniimport nni 来设置要自动更新的参数，假设params是我们的默认参数注意params是* * dictionary * * 类型的变量params=vars(get _ params())tuner _ params=nni . get _ next _ parameter()#这将在搜索空间中获得一组参数params.update(tuner_params)。向nni报告我们的结果。如果test_acc是准确的，那么第二步(5)optimize_mode就是选择最大化。如果这里的test_acc是loss，那么第二步(5)optimize_mode是minimize，还可以填写其他训练指标。另外，这里的报告结果都是数字。选择通用浮动类型“nni”。Report _ intermediate _ result(test _ ACC) Report _ intermediate _ result是报告的中间结果，一般来说，您可以在每个epoch nni设置一个报告。report_final_result(best_acc) Report _ final _ result是最终的报告结果，可以是last_acc也可以是best _ ACC 很多体验者说report_intermediate_result报告损失，Report _ final _ result报告准确性，这

　　这两份报告的内容应该具有相同的含义(都是损失或准确性或其他)

　　原因将在下面讨论。

　　第四步：运行光盘。/your code _ Dirnnictl Create-config config . yml-P888直接用两行代码。切换到代码的目录，直接运行。

　　-p代表使用的端口号。注意，如果代码使用conda虚拟环境，则需要激活conda虚拟环境。

　　检查培训过程。我相信你此刻应该已经看到了成功这几个字。不要激动。这并不意味着你已经成功开始参加培训。反正我也不知道经历了多少次才成功。

　　打开命令行给出的网站，如下图，点击Trail Detial-Intermediate result。

　　如果你开得太快，它应该在等待。别担心，过一会儿就开始运行了。如果它直接失败，请检查您代码。

　　如果report_intermediate_result在每个时期报告一次，那么在运行一个时期后，您将看到有一个默认指标，后跟一个括号(最新)。这个时候工作基本完成了。恭喜你！

　　如果report_final_result是在训练结束时报告，则在训练之后将有默认度量(最终)的值。

　　因此，这说明report_intermediate_result和report_final_result实际上都是默认的度量，是对意义的度量，用来衡量模型的质量。

　　下图是一条超参数曲线。事实上，从上面的图片可以看出，我刚刚开始调整参数，只有少数线索是成功的。但是我想说，在这种条件下！这曲线太美了！

　　第六步停止当不想继续搜索超级参数时，可以使用nnictl stop停止自动参数调整。

　　但这只是意味着下一条审判不会开始，没有结束的审判会继续执行。如果要终止trail，可以使用在nvidia-smi中找到的训练进程的PID，然后用kill -9 PID杀死这个进程。

　　常见的坑比较好吃，但是nni其实很简单，但是时间长。在这里，我把我走过的坑分享给你，让你少走弯路。

　　1.你的参数应该是个字典，比如args[batch_size]而非args.batch_size

　　因为nni.get_next_parameter()获取字典，而字典的更新方法params.update(tuner_params)用于params，所以params应该是字典格式，使用params[batch_size]

　　2. Fail了怎么办？

　　我一开始也失败过很多次(nni启动成功，打开网站运行，但是还没运行一个epoch就失败了)。在这种情况下，建议注释掉下面三行代码nni.get _ next _ parameter()、nni.report _ final _ result()和nni.report _ intermediate _ result()，然后运行程序看看有没有bug。这也是调试程序的重要手段！如果没有bug，就看report的值是不是数字。报告必须是数字，而不是张量等其他变量。另外，你还需要看看GPU是否可用。如果GPU内存不够，就会报错。

　　3.一直都在Waiting

　　Nni开始了，但是一直在等。可能你的config.yaml配置错了。参考第二步，检查gpuNum和trialConcurrency的值是否正确。如果不是，请填写1。此外，nvidia-smi还会查看您的GPU使用情况。如果第六步的stop只是STOP，没有kill进程，你的GPU可能还在运行之前的trail。4. train detail没有result

　　程序一直在运行。早该结束一个纪元了，但是网页里没有数值显示？检查报告功能。报告必须是一个数字，而不是其他变量，如张量5.网页打不开。

　　使用Linux远程GPU服务器，在本地打不开网页怎么办？不要慌，可以重定向。在本地命令行输入。

　　ssh-p remote _ port-L 8888:127 . 0 . 0 . 1:8888用户名@remote_ip，

　　远程端口是服务器端口号，

　　27.0.0.1代表本地主机，

　　前面8888是第四步-p后面写的端口号，

　　后面的8888是你要重定向到本机的端口号，你可以随意填写。

　　Username是服务器的用户名，remote_ip是服务器的ip地址。

　　然后打开自己电脑上的浏览器输入127.0.0.1:8888，就ok6.报错NoneType了。

　　请注意，使用的是nni，必须使用nnictl create --config config.yml启动程序，不能直接Run7.学会利用日志log。

　　虽然在终端上不能直接看到训练日志，但是实际上我们设置的实验路径下有一个日志文件，记录了所有的stdout内容，可以方便我们调试程序。

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。