python中编写config文件并及时更新的方法
作者:Rilkean?heart 时间:2021-08-01 05:44:39
0. Intro
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。下面是我使用过的一种很简单的方式,不是很优雅,小模型下初步的微调已经够用,希望也对你有所帮助,有更好更pro的方式欢迎大家留言~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 pathtrain
:training data path
1. config.py
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"
2. 调用以及更新
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!!
来源:https://blog.csdn.net/qq_42147816/article/details/129224306
标签:python,config,文件
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