clean headers

lib/config_utils/__init__.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 from .configure_utils    import load_config, dict2config, configure2str
 from .basic_args         import obtain_basic_args
 from .attention_args     import obtain_attention_args

lib/config_utils/attention_args.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, random, argparse
 from .share_args import add_shared_args
 

lib/config_utils/basic_args.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, random, argparse
 from .share_args import add_shared_args
 

lib/config_utils/cls_init_args.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, random, argparse
 from .share_args import add_shared_args
 

lib/config_utils/cls_kd_args.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, random, argparse
 from .share_args import add_shared_args
 

lib/config_utils/pruning_args.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, random, argparse
 from .share_args import add_shared_args
 

lib/config_utils/random_baseline.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, random, argparse
 from .share_args import add_shared_args
 

lib/config_utils/search_args.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, random, argparse
 from .share_args import add_shared_args
 

lib/config_utils/search_single_args.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, random, argparse
 from .share_args import add_shared_args
 

lib/config_utils/share_args.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, random, argparse
 
 def add_shared_args( parser ):

lib/datasets/__init__.py

@@ -1,5 +1,2 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 from .get_dataset_with_transform import get_datasets
 from .SearchDatasetWrap import SearchDataset

lib/datasets/get_dataset_with_transform.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, torch
 import os.path as osp
 import numpy as np

lib/log_utils/__init__.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 from .logger       import Logger
 from .print_logger import PrintLogger
 from .meter        import AverageMeter

lib/log_utils/meter.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import time, sys
 import numpy as np
 

lib/log_utils/print_logger.py

@@ -1,8 +1,4 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
-import importlib, warnings
-import os, sys, time, numpy as np
+import os, sys, time
 
 
 class PrintLogger(object):

lib/models/CifarResNet.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import torch
 import torch.nn as nn
 import torch.nn.functional as F

lib/models/__init__.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import torch
 from os import path as osp
 

lib/models/cell_infers/cells.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import torch
 import torch.nn as nn
 from copy import deepcopy

lib/models/cell_infers/tiny_network.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import torch
 import torch.nn as nn
 from ..cell_operations import ResNetBasicblock

lib/models/cell_searchs/genotypes.py

@@ -60,6 +60,24 @@ class Structure:
       strings.append( string )
     return '+'.join(strings)
 
+  def to_unique_str(self, consider_zero=False):
+    # this is used to identify the isomorphic cell, which rerquires the prior knowledge of operation
+    # two operations are special, i.e., none and skip_connect
+    nodes = {0: '0'}
+    for i_node, node_info in enumerate(self.nodes):
+      cur_node = []
+      for op, xin in node_info:
+        if consider_zero:
+          if op == 'none' or nodes[xin] == '#': x = '#' # zero
+          elif op == 'skip_connect': x = nodes[xin]
+          else: x = nodes[xin] + '@{:}'.format(op)
+        else:
+          if op == 'skip_connect': x = nodes[xin]
+          else: x = nodes[xin] + '@{:}'.format(op)
+        cur_node.append(x)
+      nodes[i_node+1] = '+'.join( sorted(cur_node) )
+    return nodes[ len(self.nodes) ]
+
   def check_valid_op(self, op_names):
     for node_info in self.nodes:
       for inode_edge in node_info:

lib/models/cell_searchs/search_model_darts_v1.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
 ########################################################
 # DARTS: Differentiable Architecture Search, ICLR 2019 #
 ########################################################

lib/models/cell_searchs/search_model_darts_v2.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
 ########################################################
 # DARTS: Differentiable Architecture Search, ICLR 2019 #
 ########################################################

lib/models/cell_searchs/search_model_enas.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
 ##########################################################################
 # Efficient Neural Architecture Search via Parameters Sharing, ICML 2018 #
 ##########################################################################

lib/models/cell_searchs/search_model_enas_utils.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
 ##########################################################################
 # Efficient Neural Architecture Search via Parameters Sharing, ICML 2018 #
 ##########################################################################

lib/models/cell_searchs/search_model_gdas.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
 ###########################################################################
 # Searching for A Robust Neural Architecture in Four GPU Hours, CVPR 2019 #
 ###########################################################################

lib/models/cell_searchs/search_model_setn.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
 ######################################################################################
 # One-Shot Neural Architecture Search via Self-Evaluated Template Network, ICCV 2019 #
 ######################################################################################

lib/models/shape_infers/shared_utils.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-# Xuanyi Dong
-
 def parse_channel_info(xstring):
   blocks = xstring.split(' ')
   blocks = [x.split('-') for x in blocks]

lib/nas_infer_model/DXYs/genotypes.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 from collections import namedtuple
 
 Genotype = namedtuple('Genotype', 'normal normal_concat reduce reduce_concat connectN connects')

lib/nas_infer_model/__init__.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import torch
 
 def obtain_nas_infer_model(config):

lib/procedures/__init__.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 from .starts     import prepare_seed, prepare_logger, get_machine_info, save_checkpoint, copy_checkpoint
 from .optimizers import get_optim_scheduler
 

lib/procedures/basic_main.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, torch
 from log_utils import AverageMeter, time_string
 from utils     import obtain_accuracy

lib/procedures/optimizers.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import math, torch
 import torch.nn as nn
 from bisect import bisect_right

lib/procedures/search_main.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, torch
 from log_utils import AverageMeter, time_string
 from utils     import obtain_accuracy

lib/procedures/search_main_v2.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, torch
 from log_utils import AverageMeter, time_string
 from utils     import obtain_accuracy

lib/procedures/simple_KD_main.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 import os, sys, time, torch
 import torch.nn.functional as F
 # our modules

lib/utils/__init__.py

@@ -1,6 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
 from .evaluation_utils import obtain_accuracy
 from .gpu_manager      import GPUManager
 from .flop_benchmark   import get_model_infos

lib/utils/flop_benchmark.py

@@ -1,7 +1,3 @@
-##################################################
-# Copyright (c) Xuanyi Dong [GitHub D-X-Y], 2019 #
-##################################################
-# modified from https://github.com/warmspringwinds/pytorch-segmentation-detection/blob/master/pytorch_segmentation_detection/utils/flops_benchmark.py
 import copy, torch
 import torch.nn as nn
 import numpy as np