# TextNAS

## 介绍

这是论文 [TextNAS: A Neural Architecture Search Space tailored for Text Representation](https://arxiv.org/pdf/1912.10729.pdf) 中 TextNAS 算法的实现。 TextNAS 是用于文本表示的神经网络架构搜索算法，具体来说，TextNAS 基于由适配各种自然语言任务的操作符所组成的新的搜索空间，TextNAS 还支持单个网络中的多路径集成，来平衡网络的宽度和深度。

TextNAS 的搜索空间包含：

    * 过滤器尺寸为 1, 3, 5, 7 的一维卷积操作
    * 循环操作符（双向 GRU）
    * 自注意操作符
    * 池化操作符（最大值、平均值）

遵循 ENAS 算法，TextNAS 也用了参数共享来加速搜索速度，并采用了强化学习的 Controller 来进行架构采样和生成。 参考 TextNAS 论文了解更多细节。

## 准备

准备词向量和 SST 数据集，并按如下结构放到 data 目录中：

```
textnas
├── data
│   ├── sst
│   │   └── trees
│   │       ├── dev.txt
│   │       ├── test.txt
│   │       └── train.txt
│   └── glove.840B.300d.txt
├── dataloader.py
├── model.py
├── ops.py
├── README.md
├── search.py
└── utils.py
```

以下链接有助于查找和下载相应的数据集：

* [GloVe: Global Vectors for Word Representation](https://nlp.stanford.edu/projects/glove/)
  * [glove.840B.300d.txt](http://nlp.stanford.edu/data/glove.840B.300d.zip)
* [Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank](https://nlp.stanford.edu/sentiment/)
  * [trainDevTestTrees_PTB.zip](https://nlp.stanford.edu/sentiment/trainDevTestTrees_PTB.zip)

## 示例

### 搜索空间

[示例代码](https://github.com/microsoft/nni/tree/master/examples/nas/textnas)

```bash
＃如果未克隆 NNI 代码。 如果代码已被克隆，请忽略此行并直接进入代码目录。
git clone https://github.com/Microsoft/nni.git

# 搜索最佳网络结构
cd examples/nas/textnas

# 查看搜索的更多选项
python3 search.py -h
```

在每个搜索 Epoch 后，会直接测试 10 个采样的结构。 10 个 Epoch 后的性能预计为 40% - 42%。

默认情况下，20 个采样结构会被导出到 `checkpoints` 目录中，以便进行下一步处理。

### 重新训练

```bash
＃如果未克隆 NNI 代码。 如果代码已被克隆，请忽略此行并直接进入代码目录。
git clone https://github.com/Microsoft/nni.git

# 搜索最佳网络结构
cd examples/nas/textnas

# 默认在 sst-2 上训练
sh run_retrain.sh
```

## 参考

TextNAS 直接使用了 EnasTrainer，参考 [ENAS](./ENAS.md) 了解 Trainer 的 API。
