长期盘踞热榜，微软官方AutoML库教你三步学会20+炼金基本功

机器之心报道

项目作者：微软NNI团队

参与：思源、一鸣

有了 AutoML，特征工程、神经架构和超参搜索这些炼金基本功再也不用担心了。作为科技巨头，微软也在 AutoML 上开源了自己的 NNI 库，这个库在 GitHub 上非常流行，长期盘踞在每日项目 Trending 榜。

根据 GitHub 项目上的介绍，NNI（Neural Network Intelligence）意图帮助用户使用自动机器学习算法、帮助进行算法加速、实现更好的超参数、神经架构和模型压缩，以及进行平台部署。大约一周前，这一开源项目更新到了 1.2 版本，并有了一个中文的官方文档。

项目地址：https://github.com/microsoft/nni

从观察来看，NNI 是相当全面的 AutoML 库了，支持很多模型、部署环境、框架和库，也提供了很多工具和数据集。不仅如此，除了使用 CLI 进行操作之外，还提供了可视化界面。

NNI 库特性有什么

根据微软 NNI 项目文档页面，我们可以了解到该项目希望自动设计并调优神经网络架构、复杂系统的参数等。NNI 拥有如下非常优秀的特性。

NNI (Neural Network Intelligence) 是一个工具包，可有效的帮助用户设计并调优机器学习模型的神经网络架构，复杂系统的参数（如超参）等。NNI 的特性包括：易于使用，可扩展，灵活，高效。

• 易于使用：NNI 可通过 pip 安装，只需要在代码中添加几行，就可以利用 NNI 来调优超参数与模型架构。

• 可扩展：调优超参或网络结构通常需要大量的计算资源。NNI 在设计时就支持了多种不同的计算资源，如远程服务器组、OpenPAI 和 Kubernetes 等训练平台。

• 灵活：除了内置的算法，NNI 中还可以轻松集成自定义的超参调优算法、神经网络架构搜索算法、提前终止算法等等。还可以将 NNI 连接到更多的训练平台上，如云计算虚拟机集群、Kubernetes 服务等等。

• 高效：NNI 在系统及算法级别上不停地优化，例如可通过 Trial 早期的反馈来加速调优过程。

下图显示了 NNI 的体系结构：

在 NNI 中，Experiment 指搜索最优超参组合的任务，它的运行过程可以分为：Tuner 接收搜索空间并生成配置；配置被提交到训练平台；执行结果返回 Tuner。在每次执行超参搜索时，我们只需要定义搜索空间，就能利用 NNI 内置的 Tuner/Assessor 以及训练平台搜索最好的超参组合。

这样的搜索三步走可以展示为：

NNI 库的广泛支持

从功能上，NNI 库具有命令行（NNICTL）和可视化界面（NNI Board）两个部分，用户可以使用它们进行管理。在 NNI 中，它内置了自动机器学习算法，并为流行的训练平台提供了很多支持。

具体而言，NNI 支持各种深度学习框架、机器学习库、很多机器学习算法（如超参调优搜索、神经架构搜索、模型剪枝和压缩、特征工程等）。除了这些之外，NNI 库还对部署环境进行了支持，不论是本地、远程还是基于 Kubernetes 平台都可以使用。

完整的支持功能列表如下：

正确的使用姿势

在 NNI 的整个架构中，自动模型压缩、自动特征工程都非常吸引人，但下面我们主要展示如何三步走搜索模型超参与架构。

超参搜索

?

超参搜索是 NNI 最核心、基本的功能，其中提供了许多流行的自动调优算法（Tuner）以及提前终止算法（Assessor）。这里我们可以通过 MNIST 展示如何使用 NNI 搜索最优超参。

首先对于一般的 MNIST 建模，它的主要过程可以描述为：

def?run_trial(params):
????#?输入数据
????mnist?=?input_data.read_data_sets(params['data_dir'],?one_hot=True)
????#?构建网络
????mnist_network?=?MnistNetwork(channel_1_num=params['channel_1_num'],?channel_2_num=params['channel_2_num'],?conv_size=params['conv_size'],?hidden_size=params['hidden_size'],?pool_size=params['pool_size'],?learning_rate=params['learning_rate'])
????mnist_network.build_network()

????test_acc?=?0.0
????with?tf.Session()?as?sess:
????????#?训练网络
????????mnist_network.train(sess,?mnist)
????????#?评估网络
????????test_acc?=?mnist_network.evaluate(mnist)

if?__name__?==?'__main__':
????params?=?{'data_dir':?'/tmp/tensorflow/mnist/input_data',?'dropout_rate':?0.5,?'channel_1_num':?32,?'channel_2_num':?64,?'conv_size':?5,?'pool_size':?2,?'hidden_size':?1024,?'learning_rate':?1e-4,?'batch_num':?2000,?'batch_size':?32}
????run_trial(params)

这段代码是没有搜索超参的，每次模型只能运行一组特定的超参数 params。一般来说，NNI 的输入是搜索空间、训练代码和配置文件三部分，我们可以定义一个循环，每次向训练代码传入一组超参数，并记录这组超参的结果。等循环结束后，我们就能从记录的结果中找到最优超参数。

下面让我们三步走搜索一组漂亮的超参，注意其中「-」表示原来标准代码该删除的内容，「+」表示采用 NNI 搜索超参该新加的代码。

1. 定义 JSON 格式的搜索空间文件，包括所有需要搜索的超参的名称和分布（离散和连续值均可）。

-???params?=?{'data_dir':?'/tmp/tensorflow/mnist/input_data',?'dropout_rate':?0.5,?'channel_1_num':?32,?'channel_2_num':?64,
-???'conv_size':?5,?'pool_size':?2,?'hidden_size':?1024,?'learning_rate':?1e-4,?'batch_num':?2000,?'batch_size':?32}
+?{
+?????"dropout_rate":{"_type":"uniform","_value":[0.5,?0.9]},
+?????"conv_size":{"_type":"choice","_value":[2,3,5,7]},
+?????"hidden_size":{"_type":"choice","_value":[124,?512,?1024]},
+?????"batch_size":?{"_type":"choice",?"_value":?[1,?4,?8,?16,?32]},
+?????"learning_rate":{"_type":"choice","_value":[0.0001,?0.001,?0.01,?0.1]}
+?}

2. 修改训练代码来从 NNI 获取超参，并返回 NNI 最终结果。

+?import?nni

??def?run_trial(params):
??????mnist?=?input_data.read_data_sets(params['data_dir'],?one_hot=True)

??????mnist_network?=?MnistNetwork(channel_1_num=params['channel_1_num'],?channel_2_num=params['channel_2_num'],?conv_size=params['conv_size'],?hidden_size=params['hidden_size'],?pool_size=params['pool_size'],?learning_rate=params['learning_rate'])
??????mnist_network.build_network()

??????with?tf.Session()?as?sess:
??????????mnist_network.train(sess,?mnist)
??????????test_acc?=?mnist_network.evaluate(mnist)

+?????????nni.report_final_result(test_acc)

??if?__name__?==?'__main__':

-?????params?=?{'data_dir':?'/tmp/tensorflow/mnist/input_data',?'dropout_rate':?0.5,?'channel_1_num':?32,?'channel_2_num':?64,
-?????'conv_size':?5,?'pool_size':?2,?'hidden_size':?1024,?'learning_rate':?1e-4,?'batch_num':?2000,?'batch_size':?32}
+?????params?=?nni.get_next_parameter()
??????run_trial(params)

3. 定义 YAML 格式的配置文件，其中声明了搜索空间和训练代码文件的路径，以及调优算法、最大尝试次数、最大运行时间等信息。

authorName:?default
experimentName:?example_mnist
trialConcurrency:?1
maxExecDuration:?1h
maxTrialNum:?10
trainingServicePlatform:?local
#?搜索空间文件
searchSpacePath:?search_space.json
useAnnotation:?false
tuner:
??builtinTunerName:?TPE
#?运行的命令，以及?Trial?代码的路径
trial:
??command:?python3?mnist.py
??codeDir:?.
??gpuNum:?0

现在，完成了三步修改后，再执行运行命令就能自动搜索了，整个过程也就完成了。

神经架构搜索

除了超参搜索外，NNI 也支持了神经架构搜索。这里以 ENAS 为例。

在 ENAS 中，Contoller 学习在大的计算图中搜索最优子图的方式来发现神经网络。它通过在子模型间共享参数来实现加速，并获得好的性能。

NNI 中的 ENAS 算法目前支持 CIFAR10 上的 Macro/Micro 搜索空间搜索。具体使用方法如下：

#?进入ENAS的代码目录
cd?examples/nas/enas
#?在?Macro?搜索空间中搜索
python3?search.py?--search-for?macro
#?在?Micro?搜索空间中搜索
python3?search.py?--search-for?micro
#?查看更多选项
python3?search.py?-h

NNI 项目中使用的是论文 Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing 中的实现。使用的 py 文件可以在相关文件夹中找到。

目前项目仍在进一步开发的过程中，项目作者表示，希望有更多的志愿者加入到 NNI 的开源工作中，贡献新的代码和模型。

本文为机器之心报道，转载请联系本公众号获得授权。

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