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:
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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