这篇“python中编写config文件并及时更新的方法是什么”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“python中编写config文件并及时更新的方法是什么”文章吧。
在pytorch或者其他深度学习框架中，有许多超参数需要调整，包括learning_rate，training_data_path等，因此编写一个config文件统一存放这些参数，方便调用/查看/修改还是很有必要的。
我这里的目录结构:
MLP
mlp.ipynb: 用于training等
config.py: 存放超参数、路径
data
targets：targets data path
train：training data path
这个.py文件实际上是一个class，大概如下:
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
class DefaultConfig(object):
# dataset划分
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"写成class之后，在mlp.ipynb中调用只需要引用一下就完事了:
import config # import进来
reload(config) ################## 注意这里必须reload！！
from config import DefaultConfig # 引入class
opt = DefaultConfig() # 实例config对象
# 这里名字最好保持和clas内部一致，方便检查
batch_size = opt.batch_size
train_pct = opt.train_pct
vali_pct = opt.vali_pct
test_pct = opt.test_pct注意，很可能当我们改动config.py之后，外部文件的参数不会及时更新，所以加入reload语句是一个很好的习惯
import config # import进来
reload(config) ################## 注意这里必须reload！！以上就是关于“python中编写config文件并及时更新的方法是什么”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。
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