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python中一种编写config文件并及时更新的方法

contents

  • 0. Intro
  • 1. config.py
  • 2. 调用以及更新

0. Intro

  1. 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_ratetraining_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~
  2. 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

1. config.py

  1. 这个.py文件实际上是一个class,大概如下:
class DefaultConfig(object):# dataset划分batch_size = 40train_pct = 0.7vali_pct = 0.2test_pct = 0.1#learning ratelearning_rate = 1e-3# Training datatrain_path = r"../data/train"target_path_metric = r"../data/targets"

2. 调用以及更新

  1. 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classopt = 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
  1. 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!!

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