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NAS-Bench-201 快速实战指南：三步查任意架构的成绩

【免费下载链接】NAS-Bench-201NAS-Bench-201 API and Instruction项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Bench-201

NAS-Bench-201 是神经架构搜索基准工具，为 15625 个候选 cell 预先算好训练指标，你不训练，直接查任意架构的性能。

它解决什么问题

如果你刚写完一个 NAS 算法、需要在公开基准上给出数字，这是最直接的选项。搜索空间固定为 4 个节点和 5 个操作，共 15625 个 cell 候选；每个架构有 12 与 200 epoch 两套超参，在 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet16-120 上记录了 loss、top-1 精度、FLOPs、参数量和时延。你的算法只要输出架构字符串，API 就能直接给出该架构的历史成绩。

仓库里哪些文件真正决定行为

NAS-Bench-201/ └── nas_201_api/ ├── api_201.py # NASBench201API，唯一 API 类 ├── api_utils.py # ArchResults / ResultsCount 数据容器 └── __init__.py

• 入口是 nas_201_api/api_201.py，NASBench201API 承接全部查询；
• 数据载体是.pth文件，不在仓库里，要单独下载NAS-Bench-201-v1_1-096897.pth（约 4.7G）；
• ArchResults 存"一个架构的全部试验"，ResultsCount 存"一次试验"，查询方法返回的就是这两者；
• pip install -e .后即可导入包，setup.py 只声明包名与版本。

三步跑通最小示例

第一步，环境要 Python ≥ 3.6、PyTorch ≥ 1.2.0。克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Bench-201，进目录执行pip install -e .；再把 benchmark 文件下载到一个你记得的目录。

第二步，初始化 API，把路径换成你自己的：

from nas_201_api import NASBench201API as API api = API('NAS-Bench-201-v1_1-096897.pth', verbose=False) api.show(1) # 打印第 2 个架构的 loss/精度/FLOPs

第三步，跑一下。len(api)是 15625，即搜索空间候选 cell 总数；api[i]取第 i 个架构字符串，query_meta_info_by_index(i)返回 ArchResults 对象，按 key 取指标值。另外.pth放在~/.torch/下时，API 可直接传None，它会自动找默认文件。

跑多个实验时参数怎么管

反复换数据集文件与查询条件时，别把路径写死在脚本里。建一份config.yaml，存两行：

db_path: /data/NAS-Bench-201-v1_1-096897.pth，verbose: false

脚本里读出来传给 API 初始化。外部化的理由：数据集路径是每次换实验唯一变的变量，单独隔出，查询代码不用动。

再往下可以做什么

query_index_by_arch能用字符串反查架构索引，get_more_info能取逐 epoch 的 loss，字段含义看 nas_201_api/api_utils.py 的注释。⚠️ 最高频的坑是文件没放~/.torch/且没设TORCH_HOME，默认路径落空；另注意作者已把维护转移到 NATS-Bench，本仓库处于归档状态。

【免费下载链接】NAS-Bench-201NAS-Bench-201 API and Instruction项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/NAS-Bench-201