## 搜索空间参数的配置

通过参数配置搜索空间。更多搜索空间的使用可以参考search_space

参数：

- input_size(int|None)：- `input_size`表示输入feature map的大小。
- output_size(int|None)：- `output_size`表示输出feature map的大小。
- block_num(int|None)：- `block_num`表示搜索空间中block的数量。
- block_mask(list|None)：- `block_mask`是一组由0、1组成的列表，0表示当前block是normal block，1表示当前block是reduction block。如果设置了`block_mask`，则主要以`block_mask`为主要配置，`input_size`，`output_size`和`block_num`三种配置是无效的。

Note:
1. reduction block表示经过这个block之后的feature map大小下降为之前的一半，normal block表示经过这个block之后feature map大小不变。
2. `input_size`和`output_size`用来计算整个模型结构中reduction block数量。

## SANAS

paddleslim.nas.SANAS(configs, server_addr=("", 8881), init_temperature=100, reduce_rate=0.85, search_steps=300, save_checkpoint='./nas_checkpoint', load_checkpoint=None, is_server=True)源代码
  SANAS（Simulated Annealing Neural Architecture Search）是基于模拟退火算法进行模型结构搜索的算法，一般用于离散搜索任务。

参数：

- configs(list<tuple>) - 搜索空间配置列表，格式是`[(key, {input_size, output_size, block_num, block_mask})]`或者`[(key)]`（MobileNetV2、MobilenetV1和ResNet的搜索空间使用和原本网络结构相同的搜索空间，所以仅需指定`key`即可）, `input_size` 和`output_size`表示输入和输出的特征图的大小，`block_num`是指搜索网络中的block数量，`block_mask`是一组由0和1组成的列表，0代表不进行下采样的block，1代表下采样的block。 更多paddleslim提供的搜索空间配置可以参考。
- server_addr(tuple) - SANAS的地址，包括server的ip地址和端口号，如果ip地址为None或者为""的话则默认使用本机ip。默认：（"", 8881）。
- init_temperature(float) - 基于模拟退火进行搜索的初始温度。默认：100。
- reduce_rate(float) - 基于模拟退火进行搜索的衰减率。默认：0.85。
- search_steps(int) - 搜索过程迭代的次数。默认：300。
- save_checkpoint(str|None) - 保存checkpoint的文件目录，如果设置为None的话则不保存checkpoint。默认：`./nas_checkpoint`。
- load_checkpoint(str|None) - 加载checkpoint的文件目录，如果设置为None的话则不加载checkpoint。默认：None。
- is_server(bool) - 当前实例是否要启动一个server。默认：True。

返回： 一个SANAS类的实例

示例代码：

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    from paddleslim.nas import SANAS
    config = [('MobileNetV2Space')]
    sanas = SANAS(config=config)

paddlesim.nas.SANAS.tokens2arch(tokens)
  通过一组token得到实际的模型结构，一般用来把搜索到最优的token转换为模型结构用来做最后的训练。

Note:
tokens是一个列表，token映射到搜索空间转换成相应的网络结构，一组token对应唯一的一个网络结构。

参数：

- tokens(list): - 一组token。

返回： 根据传入的token得到一个模型结构实例。

示例代码：

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    import paddle.fluid as fluid
    input = fluid.data(name='input', shape=[None, 3, 32, 32], dtype='float32')
    archs = sanas.token2arch(tokens)
    for arch in archs:
        output = arch(input)
        input = output

paddleslim.nas.SANAS.next_archs()
  获取下一组模型结构。

返回： 返回模型结构实例的列表，形式为list。

示例代码：

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    import paddle.fluid as fluid
    input = fluid.data(name='input', shape=[None, 3, 32, 32], dtype='float32')
    archs = sanas.next_archs()
    for arch in archs:
        output = arch(input)
        input = output

paddleslim.nas.SANAS.reward(score)
  把当前模型结构的得分情况回传。

参数：

- score<float>: - 当前模型的得分，分数越大越好。

返回： 模型结构更新成功或者失败，成功则返回`True`，失败则返回`False`。

paddleslim.nas.SANAS.current_info()
  返回当前token和搜索过程中最好的token和reward。

返回： 搜索过程中最好的token，reward和当前训练的token，形式为dict。

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