undergraduate-research

卒業研究の実験のために書いたソースコードです。
全てのコードを1から書きました。
(自動生成されるコードであるcython_wl_kernel.cppを除く)

論文Neural Architecture Search using Bayesian Optimisation with Weisfeiler-Lehman Kernelをベースとしています。

卒業論文はこちら

2022年9月23日追記

改修したコードをこちらで公開しています。

実行環境

• CentOS 7.7-1908
• Python 3.6.8
• GCC 4.8.5

必要なモジュール

• Cython
• numpy
• matplotlib
• yaml
• requests
• nats_bench
• tqdm

ソースコードの説明

ファイル名	内容
auto_submit.py	SLURMを対象としてジョブを自動で投入する
kernel_time.py	WLカーネルの実行時間テスト用
nasbowl2.py	メインプログラム
slack_bot.py	Webhookを用いてSlackにプログラムの実行状況を自動送信する(WebhookのURLは非公開)
util.py	共通で用いるクラスや関数
cython_setup.py	Cython実装のWLカーネルとC++実装のWLカーネルをPython向けにコンパイルする
make_kernel_cache.py	WLカーネルの値をキャッシュとしてファイルに保存する
old.py	過去に用いていた関数などの置き場
test.py	プログラムの実行結果の可視化など
view_commands.py	過去に実行したプログラムの入力コマンドを一覧表示
cython_wl_kernel.cpp	Cythonによって自動生成されたWLカーネルのC++プログラム
cython_wl_kernel.pyx	WLカーネルのCython実装
wl_kernel.cpp	WLカーネルのC++実装
wl_kernel.hpp	wl_kernel.cppに対応するヘッダファイル

実行例

python3 nasbowl2.py srcc -T 1500 --trials 10 --k_size_max 400 --eval_freq 10 --name sample

提案手法のイメージ図