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自定义 NAS 算法
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扩展 One-Shot Trainer
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如果要在真实任务上使用 Trainer，还需要更多操作，如分布式训练，低精度训练，周期日志，写入 TensorBoard，保存检查点等等。 如前所述，一些 Trainer 支持了上述某些功能。 有两种方法可往已有的 Trainer 中加入功能：继承已有 Trainer 并重载，或复制已有 Trainer 并修改。

无论哪种方法，都需要实现新的 Trainer。 基本上，除了新的 Mutator 的概念，实现 One-Shot Trainer 与普通的深度学习 Trainer 相同。 因此，有两处会有所不同：


* 初始化

.. code-block:: python

   model = Model()
   mutator = MyMutator(model)


* 训练

.. code-block:: python

   for _ in range(epochs):
       for x, y in data_loader:
           mutator.reset()  # reset all the choices in model
           out = model(x)  # like traditional model
           loss = criterion(out, y)
           loss.backward()
           # no difference below

要展示 Mutator 的用途，需要先了解 One-Shot NAS 的工作原理。 通常 One-Shot NAS 会同时优化模型权重和架构权重。 它会反复的对架构采样，或由超网络中的几种架构组成，然后像普通深度学习模型一样训练，将训练后的参数更新到超网络中，然后用指标或损失作为信号来指导架构的采样。 Mutator，在这里用作架构采样，通常会是另一个深度学习模型。 因此，可将其看作一个通过定义参数，并使用优化器进行优化的任何模型。 Mutator 是由一个模型来初始化的。 一旦 Mutator 绑定到了某个模型，就不能重新绑定到另一个模型上。

``mutator.reset()`` 是关键步骤。 这一步确定了模型最终的所有 Choice。 重置的结果会一直有效，直到下一次重置来刷新数据。 重置后，模型可看作是普通的模型来进行前向和反向传播。

最后，Mutator 会提供叫做 ``mutator.export()`` 的方法来将模型的架构参数作为 dict 导出。 注意，当前 dict 是从 Mutable 键值到选择张量的映射。 为了存储到 JSON，用户需要将张量显式的转换为 Python 的 list。

同时，NNI 提供了工具，能更容易地实现 Trainer。 可以参考 `Trainers <./NasReference.rst>`__。

实现新的 Mutator
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这是为了演示 ``mutator.reset()`` 和 ``mutator.export()`` 的伪代码。

.. code-block:: python

   def reset(self):
       self.apply_on_model(self.sample_search())

.. code-block:: python

   def export(self):
       return self.sample_final()

重置时，新架构会通过 ``sample_search()`` 采样，并应用到模型上。 然后，对模型进行一步或多步的搜索。 导出时，新架构会通过 ``sample_final()`` 采样，并且对模型不做任何操作。 可用于检查点或导出最终架构。

``sample_search()`` 和 ``sample_final()`` 返回值的要求一致：从 Mutable 键值到张量的映射。 张量可以是 BoolTensor （true 表示选择，false 表示没有），或 FloatTensor 将权重应用于每个候选对象。 选定的分支会被计算出来（对于 ``LayerChoice`` ，模型会被调用；对于 ``InputChoice`` ，只有权重），并通过 Choice 的剪枝操作来剪枝模型。 这是 Mutator 实现的示例，大多数算法只需要关心前面部分。

.. code-block:: python

   class RandomMutator(Mutator):
       def __init__(self, model):
           super().__init__(model)  # don't forget to call super
           # do something else

       def sample_search(self):
           result = dict()
           for mutable in self.mutables:  # this is all the mutable modules in user model
               # mutables share the same key will be de-duplicated
               if isinstance(mutable, LayerChoice):
                   # decided that this mutable should choose `gen_index`
                   gen_index = np.random.randint(mutable.length)
                   result[mutable.key] = torch.tensor([i == gen_index for i in range(mutable.length)], 
                                                      dtype=torch.bool)
               elif isinstance(mutable, InputChoice):
                   if mutable.n_chosen is None:  # n_chosen is None, then choose any number
                       result[mutable.key] = torch.randint(high=2, size=(mutable.n_candidates,)).view(-1).bool()
                   # else do something else
           return result

       def sample_final(self):
           return self.sample_search()  # use the same logic here. you can do something different

可以在 :githublink:`这里<src/sdk/pynni/nni/nas/pytorch/random/mutator.py>` 找到随机mutator的完整示例。

对于高级用法，例如，需要在 ``LayerChoice`` 执行的时候操作模型，可继承 ``BaseMutator``，并重载 ``on_forward_layer_choice`` 和 ``on_forward_input_choice`` 。这些是 ``LayerChoice`` 和 ``InputChoice`` 对应的回调实现。 还可使用属性 ``mutables`` 来获得模型中所有的 ``LayerChoice`` 和 ``InputChoice``。 详情请参考 :githublink:`reference <src/sdk/pynni/nni/nas/pytorch>` 。

.. tip::
    用于调试的随机 Mutator。 使用

    .. code-block:: python

        mutator = RandomMutator(model)
        mutator.reset()

    将立即在搜索空间中将一个可能的候选者设置为活动候选者。

实现分布式 NAS Tuner
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在学习编写分布式 NAS Tuner前，应先了解如何写出通用的 Tuner。 请参阅这篇 `Customize Tuner <../Tuner/CustomizeTuner.rst>`__ 。

当调用 `nnictl ss_gen <../Tutorial/Nnictl.rst>`_ 时，会生成下面这样的搜索空间文件：

.. code-block:: json

   {
       "key_name": {
           "_type": "layer_choice",
           "_value": ["op1_repr", "op2_repr", "op3_repr"]
       },
       "key_name": {
           "_type": "input_choice",
           "_value": {
               "candidates": ["in1_key", "in2_key", "in3_key"],
               "n_chosen": 1
           }
       }
   }

这是 Tuner 在 ``update_search_space`` 中会收到的搜索空间。 Tuner 需要解析搜索空间，并在 ``generate_parameters`` 中生成新的候选。 有效的 "参数" 格式如下：

.. code-block:: json

   {
       "key_name": {
           "_value": "op1_repr",
           "_idx": 0
       },
       "key_name": {
           "_value": ["in2_key"],
           "_idex": [1]
       }
   }

和普通超参优化 Tuner 类似，通过 ``generate_parameters`` 来发送。 请参考 `SPOS <./SPOS.rst>`__ 的代码例子来书写用例。