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demo/nas/search_space_doc.md

 # paddleslim.nas 提供的搜索空间：
 
-## 1. 根据原本模型结构构造搜索空间：
+1. 根据原本模型结构构造搜索空间：
 
-### 1.1 MobileNetV2Space
+  1.1 MobileNetV2Space
+  
+  1.2 MobileNetV1Space
+  
+  1.3 ResNetSpace
 
-### 1.2 MobileNetV1Space
 
-### 1.3 ResNetSpace
+2. 根据相应模型的block构造搜索空间
 
+  2.1 MobileNetV1BlockSpace
+  
+  2.2 MobileNetV2BlockSpace
+  
+  2.3 ResNetBlockSpace
+  
+  2.4 InceptionABlockSpace
+  
+  2.5 InceptionCBlockSpace
 
-## 2. 根据相应模型的block构造搜索空间
 
-### 2.1 MobileNetV1BlockSpace
+##搜索空间的配置介绍：
 
-### 2.2 MobileNetV2BlockSpace
+**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`表示当前的block是一个reduction block还是一个normal block，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。
 
-### 2.3 ResNetBlockSpace
+**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。
 
-### 2.4 InceptionABlockSpace
-
-### 2.5 InceptionCBlockSpace
 
+##搜索空间示例：
 
+1. 使用paddleslim中提供用原本的模型结构来构造搜索空间的话，仅需要指定搜索空间名字即可。例如：如果使用原本的MobileNetV2的搜索空间进行搜索的话，传入SANAS中的config直接指定为[('MobileNetV2Space')]。
+2. 使用paddleslim中提供的block搜索空间构造搜索空间：
+  2.1 使用`input_size`, `output_size`和`block_num`来构造搜索空间。例如：传入SANAS的config可以指定为[('MobileNetV2BlockSpace', {'input_size': 224, 'output_size': 32, 'block_num': 10})]。
+  2.2 使用`block_mask`构造搜索空间。例如：传入SANAS的config可以指定为[('MobileNetV2BlockSpace', {'block_mask': [0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0]})]。
 
 
 # 自定义搜索空间(search space)