SA-NAS
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搜索空间参数的配置
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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](../search_space.md)

**参数：**

- **input_size(int|None)**：- ``input_size`` 表示输入 ``feature map`` 的大小。 ``input_size`` 和 ``output_size`` 用来计算整个模型结构中下采样次数。

- **output_size(int|None)**：- ``output_size`` 表示输出feature map的大小。 ``input_size`` 和 ``output_size`` 用来计算整个模型结构中下采样次数。

- **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。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。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。

SANAS
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.. py:class:: paddleslim.nas.SANAS(configs, server_addr=("", 8881), init_temperature=None, reduce_rate=0.85, init_tokens=None, search_steps=300, save_checkpoint='./nas_checkpoint', load_checkpoint=None, is_server=True)

`源代码 <https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/paddleslim/nas/sa_nas.py#L36>`_

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[Search Space](../search_space.md)。
- **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。如果init_template为None而且init_tokens为None，则默认初始温度为10.0，如果init_template为None且init_tokens不为None，则默认初始温度为1.0。详细的温度设置可以参考下面的Note。默认：None。
- **reduce_rate(float)** - 基于模拟退火进行搜索的衰减率。详细的退火率设置可以参考下面的Note。默认：0.85。
- **init_tokens(list|None)** - 初始化token，若init_tokens为空，则SA算法随机生成初始化tokens。默认：None。
- **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：**

.. code-block:: python

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

.. note::

  - 初始化温度和退火率的意义:

    - SA算法内部会保存一个基础token（初始化token可以自己传入也可以随机生成）和基础score（初始化score为-1），下一个token会在当前SA算法保存的token的基础上产生。在SA的搜索过程中，如果本轮的token训练得到的score大于SA算法中保存的score，则本轮的token一定会被SA算法接收保存为下一轮token产生的基础token。

    - 初始温度越高表示SA算法当前处的阶段越不稳定，本轮的token训练得到的score小于SA算法中保存的score的话，本轮的token和score被SA算法接收的可能性越大。

    - 初始温度越低表示SA算法当前处的阶段越稳定，本轮的token训练得到的score小于SA算法中保存的score的话，本轮的token和score被SA算法接收的可能性越小。

    - 退火率越大，表示SA算法收敛的越慢，即SA算法越慢到稳定阶段。

    - 退火率越低，表示SA算法收敛的越快，即SA算法越快到稳定阶段。

  - 初始化温度和退火率的设置: 

    - 如果原本就有一个较好的初始化token，想要基于这个较好的token来进行搜索的话，SA算法可以处于一个较为稳定的状态进行搜索r这种情况下初始温度可以设置的低一些，例如设置为1.0，退火率设置的大一些，例如设置为0.85。如果想要基于这个较好的token利用贪心算法进行搜索，即只有当本轮token训练得到的score大于SA算法中保存的score，SA算法才接收本轮token，则退火率可设置为一个极小的数字，例如设置为0.85 ** 10。

    - 初始化token如果是随机生成的话，代表初始化token是一个比较差的token，SA算法可以处于一种不稳定的阶段进行搜索，尽可能的随机探索所有可能得token，从而找到一个较好的token。初始温度可以设置的高一些，例如设置为1000，退火率相对设置的小一些。

.. 

   .. py:method:: 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：**

   .. code-block:: python

      import paddle.fluid as fluid
      from paddleslim.nas import SANAS
      config = [('MobileNetV2Space')]
      sanas = SANAS(configs=config)
      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
      print(output)
   
   .. py:method:: 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`` 。
   
   **示例代码：**

   .. code-block:: python

      import paddle.fluid as fluid
      from paddleslim.nas import SANAS
      config = [('MobileNetV2Space')]
      sanas = SANAS(configs=config)
      archs = sanas.next_archs()
      
      ### 假设网络计算出来的score是1，实际代码中使用时需要返回真实score。
      score=float(1.0)
      sanas.reward(float(score))
   
   
   .. py:methd:: tokens2arch(tokens)

   通过一组tokens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。tokens的形式是一个列表，tokens映射到搜索空间转换成相应的网络结构，一组tokens对应唯一的一个网络结构。
   
   **参数：**
   
   - **tokens(list):** - 一组tokens。tokens的长度和范围取决于搜索空间。
   
   **返回：**
   根据传入的token得到一个模型结构实例列表。
   
   **示例代码：**

   .. code-block:: python

      import paddle.fluid as fluid
      from paddleslim.nas import SANAS
      config = [('MobileNetV2Space')]
      sanas = SANAS(configs=config)
      input = fluid.data(name='input', shape=[None, 3, 32, 32], dtype='float32')
      tokens = ([0] * 25)
      archs = sanas.tokens2arch(tokens)[0]
      print(archs(input))
   
   .. py:method:: 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。
   
   **示例代码：**

   .. code-block:: python

      import paddle.fluid as fluid
      from paddleslim.nas import SANAS
      config = [('MobileNetV2Space')]
      sanas = SANAS(configs=config)
      print(sanas.current_info())