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python中編寫config文件并及時(shí)更新的方法

 更新時(shí)間:2023年02月28日 08:56:16   作者:Rilkean?heart  
在pytorch或者其他深度學(xué)習(xí)框架中,有許多超參數(shù)需要調(diào)整,包括learning_rate,training_data_path等,因此編寫一個(gè)config文件統(tǒng)一存放這些參數(shù),方便調(diào)用/查看/修改還是很有必要,這篇文章主要介紹了python中一種編寫config文件并及時(shí)更新的方法,需要的朋友可以參考下

0. Intro

  • 在pytorch或者其他深度學(xué)習(xí)框架中,有許多超參數(shù)需要調(diào)整,包括learning_rate,training_data_path等,因此編寫一個(gè)config文件統(tǒng)一存放這些參數(shù),方便調(diào)用/查看/修改還是很有必要的。下面是我使用過的一種很簡單的方式,不是很優(yōu)雅,小模型下初步的微調(diào)已經(jīng)夠用,希望也對你有所幫助,有更好更pro的方式歡迎大家留言~
  • 我這里的目錄結(jié)構(gòu):
  • MLP
  • mlp.ipynb: 用于training等
  • config.py: 存放超參數(shù)、路徑
  • data
  • targets:targets data path
  • train:training data path

1. config.py

這個(gè).py文件實(shí)際上是一個(gè)class,大概如下:

class DefaultConfig(object):

    # dataset劃分
    batch_size = 40
    train_pct = 0.7
    vali_pct = 0.2
    test_pct = 0.1
    
    #learning rate
    learning_rate = 1e-3
    
    # Training data
    train_path = r"../data/train"
    target_path_metric = r"../data/targets"

2. 調(diào)用以及更新

寫成class之后,在mlp.ipynb中調(diào)用只需要引用一下就完事了:

import config  # import進(jìn)來
reload(config)  ################## 注意這里必須reload!!
from config import DefaultConfig	# 引入class

opt = DefaultConfig()		# 實(shí)例config對象

# 這里名字最好保持和clas內(nèi)部一致,方便檢查
batch_size = opt.batch_size
train_pct = opt.train_pct
vali_pct = opt.vali_pct
test_pct = opt.test_pct

注意,很可能當(dāng)我們改動config.py之后,外部文件的參數(shù)不會及時(shí)更新,所以加入reload語句是一個(gè)很好的習(xí)慣

import config  # import進(jìn)來
reload(config)  ################## 注意這里必須reload!!

到此這篇關(guān)于python中一種編寫config文件并及時(shí)更新的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python編寫config文件內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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