Natuurlijk! Hier is een overzicht van de stappen voor het implementeren van een Neural Architecture Search (NAS) strategie voor jouw PyTorch-model, gericht op handgeschreven cijfers (bijvoorbeeld MNIST): **1. Overzicht van de NAS-stappen** a. **Definitie van de zoekruimte:** - Architectuurelementen zoals aantal convolutionele lagen, filters, kernelgroottes, activatiefuncties, poolingslagen, etc. - Bijvoorbeeld: - Aantal conv-lagen: 2-4 - Filters per laag: 16, 32, 64, 128 - Kernelgroottes: 3x3, 5x5 - Gebruik van dropout: ja/nee b. **Zoekstrategie:** - Random search, grid search, evolutionaire algoritmen, of Bayesian optimization (bijv. Hyperopt, Optuna). - Bijvoorbeeld: gebruik een evolutionair algoritme dat populaties van architecturen evolveert. c. **Evaluatiemetrics:** - Validatie nauwkeurigheid / F1-score - Modelcomplexiteit (parameter telling) - Computatie tijd of inference snelheid **2. Implementatievoorbeeld in PyTorch** Hieronder een simplistisch voorbeeld met een random search aanpak en een eenvoudige zoekruimte: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms import random # Dataset laden transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) train_dataset = datasets.MNIST('.', train=True, download=True, transform=transform) val_dataset = datasets.MNIST('.', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=1000, shuffle=False) # Zoekruimte definiëren search_space = { 'num_conv_layers': [2, 3, 4], 'filters': [16, 32, 64, 128], 'kernel_size': [3, 5], 'dropout': [0.0, 0.25, 0.5] } # Model opbouwen op basis van een gegeven architectuur def build_model(config): layers = [] in_channels = 1 for _ in range(config['num_conv_layers']): layers.append(nn.Conv2d(in_channels, config['filters'], kernel_size=config['kernel_size'], padding=1)) layers.append(nn.ReLU()) layers.append(nn.MaxPool2d(2)) in_channels = config['filters'] layers.append(nn.Flatten()) layers.append(nn.Linear(in_channels * (28 // (2 ** config['num_conv_layers'])) ** 2, 128)) layers.append(nn.ReLU()) if config['dropout'] > 0: layers.append(nn.Dropout(config['dropout'])) layers.append(nn.Linear(128, 10)) return nn.Sequential(*layers) # Evaluatie functie def evaluate(model, dataloader): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data, target in dataloader: output = model(data) pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() total += len(target) return correct / total # NAS uitvoeren met random search num_trials = 10 best_acc = 0 best_config = None for trial in range(num_trials): # Willekeurige architectuur kiezen config = { 'num_conv_layers': random.choice(search_space['num_conv_layers']), 'filters': random.choice(search_space['filters']), 'kernel_size': random.choice(search_space['kernel_size']), 'dropout': random.choice(search_space['dropout']) } model = build_model(config) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # Training (bijvoorbeeld 3 epochs) for epoch in range(3): model.train() for data, target in train_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() # Evaluatie acc = evaluate(model, val_loader) print(f"Trial {trial+1}: config={config}, accuracy={acc:.4f}") if acc > best_acc: best_acc = acc best_config = config print(f"Beste architectuur: {best_config} met accuracy {best_acc:.4f}") ``` **3. Verdere optimalisaties** - Gebruik een meer geavanceerde zoekstrategie zoals Bayesian Optimization met Optuna of Hyperopt. - Automatiseer het proces met meerdere generaties en evoluties (bijvoorbeeld met een evolutionair algoritme). - Voeg early stopping en meer epochs toe voor betere training. - Evalueer op een aparte testset na het vinden van de beste architectuur. **Kort samengevat:** - Definieer een zoekruimte voor je netwerkarchitectuur. - Kies een zoekstrategie (bijv. random, evolutionair, Bayesian). - Bouw en train modellen voor elke configuratie. - Evalueer prestaties op validatiegegevens. - Selecteer de beste architectuur op basis van de gekozen metriek. Heeft u verdere hulp nodig bij het aanpassen of uitbreiden van deze code?

Zeker, ik help je graag met het implementeren van een Neural Architecture Search (NAS) strategie voor je handgeschreven cijfers dataset. Hier is een complete handleiding: ## Overzicht van NAS-implementatiestappen ### 1. Zoekruimte Definitie ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SearchCell(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(SearchCell, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels # Definieer operatie keuzes self.ops = nn.ModuleDict({ 'conv3x3': nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1), 'conv5x5': nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 5, padding=2), 'maxpool3x3': nn.MaxPool2d(3, stride=1, padding=1), 'avgpool3x3': nn.AvgPool2d(3, stride=1, padding=1), 'identity': nn.Identity(), 'sep_conv3x3': nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1, groups=in_channels), nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1) ) }) # Architectuur parameters (softmax gewichten) self.alpha = nn.Parameter(torch.randn(len(self.ops))) def forward(self, x): # Mixed operatie met softmax gewichten weights = F.softmax(self.alpha, dim=0) output = sum(weight * op(x) for weight, op in zip(weights, self.ops.values())) return output class SearchSpace(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(SearchSpace, self).__init__() self.stem = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU() ) # Zoekcellen voor verschillende resoluties self.cell1 = SearchCell(32, 64) self.cell2 = SearchCell(64, 128) self.cell3 = SearchCell(128, 256) self.global_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.classifier = nn.Linear(256, num_classes) def forward(self, x): x = self.stem(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.cell1(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.cell2(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.cell3(x) x = self.global_pool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.classifier(x) return x def arch_parameters(self): return [self.cell1.alpha, self.cell2.alpha, self.cell3.alpha] def weight_parameters(self): return [p for n, p in self.named_parameters() if 'alpha' not in n] ``` ### 2. Zoekstrategie (Differentiable Architecture Search) ```python import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms class DARTSOptimizer: def __init__(self, model, lr_weights=0.025, lr_alpha=3e-4): self.model = model self.optimizer_weights = optim.Adam( model.weight_parameters(), lr=lr_weights, weight_decay=3e-4 ) self.optimizer_alpha = optim.Adam( model.arch_parameters(), lr=lr_alpha, betas=(0.5, 0.999) ) self.criterion = nn.CrossEntropyLoss() def train_architecture(self, train_loader, val_loader, epochs=50): for epoch in range(epochs): # Train model weights self.model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): self.optimizer_weights.zero_grad() self.optimizer_alpha.zero_grad() output = self.model(data) loss = self.criterion(output, target) loss.backward() self.optimizer_weights.step() # Train architecture parameters self.model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(val_loader): self.optimizer_weights.zero_grad() self.optimizer_alpha.zero_grad() output = self.model(data) loss = self.criterion(output, target) loss.backward() self.optimizer_alpha.step() if epoch % 10 == 0: val_acc = self.evaluate(val_loader) print(f'Epoch {epoch}, Val Accuracy: {val_acc:.4f}') def evaluate(self, data_loader): self.model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data, target in data_loader: output = self.model(data) pred = output.argmax(dim=1) correct += (pred == target).sum().item() total += target.size(0) return correct / total def get_final_architecture(self): """Haal de uiteindelijke architectuur op door discrete keuzes te maken""" arch = {} for i, cell in enumerate([self.model.cell1, self.model.cell2, self.model.cell3]): weights = F.softmax(cell.alpha, dim=0) best_op = list(cell.ops.keys())[weights.argmax().item()] arch[f'cell_{i+1}'] = best_op return arch ``` ### 3. Evaluatie Metrics en Training Setup ```python def setup_data_loaders(batch_size=64): transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform) val_dataset = datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transform) # Split training data voor weight en architecture training train_size = int(0.8 * len(train_dataset)) val_size = len(train_dataset) - train_size train_subset, val_subset = torch.utils.data.random_split(train_dataset, [train_size, val_size]) train_loader = DataLoader(train_subset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_subset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) return train_loader, val_loader, test_loader class NASMetrics: def __init__(self): self.train_losses = [] self.val_accuracies = [] self.architectures = [] def update(self, train_loss, val_acc, architecture): self.train_losses.append(train_loss) self.val_accuracies.append(val_acc) self.architectures.append(architecture) def get_best_architecture(self): best_idx = torch.tensor(self.val_accuracies).argmax().item() return self.architectures[best_idx], self.val_accuracies[best_idx] ``` ### 4. Hoofd Implementatie ```python def main(): # Data voorbereiden train_loader, val_loader, test_loader = setup_data_loaders() # Model en optimizer initialiseren model = SearchSpace(num_classes=10) nas_optimizer = DARTSOptimizer(model) metrics = NASMetrics() print("Start Neural Architecture Search...") # NAS uitvoeren nas_optimizer.train_architecture(train_loader, val_loader, epochs=50) # Beste architectuur ophalen best_arch, best_acc = metrics.get_best_architecture() final_arch = nas_optimizer.get_final_architecture() print("\nGevonden architectuur:") for cell, op in final_arch.items(): print(f"{cell}: {op}") # Evalueren op test set test_accuracy = nas_optimizer.evaluate(test_loader) print(f"\nTest nauwkeurigheid: {test_accuracy:.4f}") return final_arch, test_accuracy if __name__ == "__main__": best_architecture, final_accuracy = main() ``` ### 5. Gevonden Architectuur Retrainen ```python def create_final_model(architecture_dict, num_classes=10): """Creëer het finale model gebaseerd op de gevonden architectuur""" class FinalModel(nn.Module): def __init__(self, arch_dict): super(FinalModel, self).__init__() self.stem = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU() ) # Gebruik de beste operaties uit de zoekruimte self.cell1 = self._create_cell(32, 64, arch_dict['cell_1']) self.cell2 = self._create_cell(64, 128, arch_dict['cell_2']) self.cell3 = self._create_cell(128, 256, arch_dict['cell_3']) self.global_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.classifier = nn.Linear(256, num_classes) def _create_cell(self, in_channels, out_channels, op_name): ops = { 'conv3x3': nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1), 'conv5x5': nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 5, padding=2), 'maxpool3x3': nn.MaxPool2d(3, stride=1, padding=1), 'avgpool3x3': nn.AvgPool2d(3, stride=1, padding=1), 'identity': nn.Identity() if in_channels == out_channels else nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1), 'sep_conv3x3': nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1, groups=in_channels), nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1) ) } return ops[op_name] def forward(self, x): x = self.stem(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.cell1(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.cell2(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.cell3(x) x = self.global_pool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.classifier(x) return x return FinalModel(architecture_dict) ``` ## Belangrijke Overwegingen: 1. **Zoekruimte**: Beperkt maar expressief genoeg voor MNIST 2. **Zoekstrategie**: Differentiable ARchitecture Search (DARTS) voor efficiëntie 3. **Evaluatie**: Validatie nauwkeurigheid als primaire metric 4. **Complexiteit**: Geschikt voor handgeschreven cijfers classificatie Deze implementatie biedt een goede balans tussen zoekruimte complexiteit en rekentijd, speciaal afgestemd op je handgeschreven cijfers dataset.