diff --git a/algo/algo/index.html b/algo/algo/index.html index a4375603555c421aa398f139e38358f5562cd474..a5b1bf8ac6652e0d07d6c0f8cff0f328c9595fbc 100644 --- a/algo/algo/index.html +++ b/algo/algo/index.html @@ -211,10 +211,10 @@

目录#

1. Quantization Aware Training量化介绍#

1.1 背景#

diff --git a/api/nas_api/index.html b/api/nas_api/index.html index a4707bbc05bf066fdbe7e14080783a3018351ef4..bd9457a887497ef73a8b4bc13e12d6b257c84df6 100644 --- a/api/nas_api/index.html +++ b/api/nas_api/index.html @@ -182,12 +182,16 @@
  • 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。

    +
    +

    note

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      +
    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. +
    2. input_size和output_size用来计算整个模型结构中reduction block数量。
      3. +
    +

    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
    +
    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：

    @@ -215,8 +219,10 @@
    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。

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    note

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    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。

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    参数：