
## OneShotSearch
paddleslim.nas.one_shot.OneShotSearch(model, eval_func, strategy='sa', search_steps=100)[代码]()

: 从超级网络中搜索出一个最佳的子网络。

**参数：**

- **model(fluid.dygraph.layer):** 通过在`OneShotSuperNet`前后添加若该模块构建的动态图模块。因为`OneShotSuperNet`是一个超网络，所以`model`也是一个超网络。换句话说，在`model`模块的子模块中，至少有一个是`OneShotSuperNet`的实例。该方法从`model`超网络中搜索得到一个最佳的子网络。超网络`model`需要先被训练，具体细节请参考[OneShotSuperNet]()。

- **eval_func:** 用于评估子网络性能的回调函数。该回调函数需要接受`model`为参数，并调用`model`的`forward`方法进行性能评估。

- **strategy(str):** 搜索策略的名称。默认为'sa'， 当前仅支持'sa'.

- **search_steps(int):** 搜索轮次数。默认为100。

**返回：**

- **best_tokens:** 表示最佳子网络的编码信息（tokens）。

**示例代码：**

请参考[one-shot NAS示例]()


## OneShotSuperNet

用于`OneShot`搜索策略的超级网络的基类，所有超级网络的实现要继承该类。

paddleslim.nas.one_shot.OneShotSuperNet(name_scope)

: 构造方法。

**参数：**

- **name_scope:(str) **超级网络的命名空间。

**返回：**

- **super_net:** 一个`OneShotSuperNet`实例。

init_tokens()

: 获得当前超级网络的初始化子网络的编码，主要用于搜索。

**返回：**

- **tokens(list<int>):** 一个子网络的编码。

range_table()

: 超级网络中各个子网络由一组整型数字编码表示，该方法返回编码每个位置的取值范围。

**返回：**

- **range_table(tuple):** 子网络编码每一位的取值范围。`range_table`格式为`(min_values, max_values)`，其中，`min_values`为一个整型数组，表示每个编码位置可选取的最小值；`max_values`表示每个编码位置可选取的最大值。

_forward_impl(input, tokens)

: 前向计算函数。`OneShotSuperNet`的子类需要实现该函数。

**参数：**

- **input(Variable):** 超级网络的输入。

- **tokens(list<int>):** 执行前向计算所用的子网络的编码。默认为`None`，即随机选取一个子网络执行前向。

**返回：**

- **output(Variable):** 前向计算的输出

forward(self, input, tokens=None)

: 执行前向计算。

**参数：**

- **input(Variable):** 超级网络的输入。

- **tokens(list<int>):** 执行前向计算所用的子网络的编码。默认为`None`，即随机选取一个子网络执行前向。

**返回：**

- **output(Variable):** 前向计算的输出


_random_tokens()

: 随机选取一个子网络，并返回其编码。

**返回：**

- **tokens(list<int>):** 一个子网络的编码。

## SuperMnasnet

在[Mnasnet](https://arxiv.org/abs/1807.11626)基础上修改得到的超级网络, 该类继承自`OneShotSuperNet`.

paddleslim.nas.one_shot.SuperMnasnet(name_scope, input_channels=3, out_channels=1280, repeat_times=[6, 6, 6, 6, 6, 6], stride=[1, 1, 1, 1, 2, 1], channels=[16, 24, 40, 80, 96, 192, 320], use_auxhead=False)

: 构造函数。

**参数：**

- **name_scope(str):** 命名空间。

- **input_channels(str):** 当前超级网络的输入的特征图的通道数量。

- **out_channels(str):** 当前超级网络的输出的特征图的通道数量。

- **repeat_times(list):** 每种`block`重复的次数。

- **stride(list):** 一种`block`重复堆叠成`repeat_block`，`stride`表示每个`repeat_block`的下采样比例。

- **channels(list):** channels[i]和channels[i+1]分别表示第i个`repeat_block`的输入特征图的通道数和输出特征图的通道数。

- **use_auxhead(bool):** 是否使用辅助特征图。如果设置为`True`，则`SuperMnasnet`除了返回输出特征图，还还返回辅助特征图。默认为False.

**返回：**

- **instance(SuperMnasnet):** 一个`SuperMnasnet`实例

**示例：**
```
import paddle
import paddle.fluid as fluid
class MNIST(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self):
        super(MNIST, self).__init__()
        self.arch = SuperMnasnet(
            name_scope="super_net", input_channels=20, out_channels=20)
        self.pool_2_shape = 50 * 13 * 13
        SIZE = 10
        scale = (2.0 / (self.pool_2_shape**2 * SIZE))**0.5
        self._fc = Linear(
            self.pool_2_shape,
            10,
            param_attr=fluid.param_attr.ParamAttr(
                initializer=fluid.initializer.NormalInitializer(
                    loc=0.0, scale=scale)),
            act="softmax")

    def forward(self, inputs, label=None, tokens=None):

        x = self.arch(inputs, tokens=tokens)
        x = fluid.layers.reshape(x, shape=[-1, self.pool_2_shape])
        x = self._fc(x)
        if label is not None:
            acc = fluid.layers.accuracy(input=x, label=label)
            return x, acc
        else:
            return x

```
