python中編寫config文件并及時更新的方法是什么

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0. Intro

• 在pytorch或者其他深度學習框架中，有許多超參數需要調整，包括learning_rate，training_data_path等，因此編寫一個config文件統一存放這些參數，方便調用/查看/修改還是很有必要的。

• 我這里的目錄結構:

• MLP

• mlp.ipynb: 用于training等

• config.py: 存放超參數、路徑

• data

• targets：targets data path

• train：training data path

1. config.py

這個.py文件實際上是一個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. 調用以及更新

寫成class之后，在mlp.ipynb中調用只需要引用一下就完事了:

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

opt = DefaultConfig()		# 實例config對象

# 這里名字最好保持和clas內部一致，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，很可能當我們改動config.py之后，外部文件的參數不會及時更新，所以加入reload語句是一個很好的習慣

import config  # import進來
reload(config)  ################## 注意這里必須reload！！

以上就是關于“python中編寫config文件并及時更新的方法是什么”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。