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01
argparse使用總結(jié)

首先argparse一般寫(xiě)在

if?__name__?==?'__main__':

之后，在下方寫(xiě)需要使用的參數(shù)；

格式如下：

parse = argparse.ArgumentParser()parse.add_argument('--num_batches', type=int, default=50, help='the num of batch')parse.add_argument('--num_window', type=int, default=5, help='the num of window')parse.add_argument('--weight', type=str, default= '../pretrain.pth', help='the path of pretrained model')opt = parse.parse_args()

parse = argparse.ArgumentParser() 首先創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象，然后用 parse.add_argument方法添加需要的參數(shù)值，添加完后用 opt = parse.parse_args()將所有的參數(shù)封裝在opt內(nèi)，之后用例如opt.weight就可以調(diào)用。

在主函數(shù)傳入opt參數(shù)，即可調(diào)用命令行傳入的參數(shù)值，整個(gè)例子如下：

import argparse
def main(opt):    print(opt.num_batches)
if __name__ == '__main__':
    parse = argparse.ArgumentParser()    parse.add_argument('--num_batches', type=int, default=50, help='the num of batch')    parse.add_argument('--num_window', type=int, default=5, help='the num of window')    parse.add_argument('--weight', type=str, default= '../pretrain.pth', help='the path of pretrained model')
    opt = parse.parse_args()????main(opt)

02
Yaml使用總結(jié)

yaml文件通常也是用于保存參數(shù)，在主函數(shù)中用來(lái)調(diào)用，yaml文件是一個(gè)層級(jí)結(jié)構(gòu)，以字典形式調(diào)用 yaml文件結(jié)構(gòu)如下：

device: 'cpu'
data:    train_path: 'data/train'    test_path: 'test/train'????num:?1000

特別需要注意縮進(jìn)使用空格而不是tab，并且層級(jí)之間一定要對(duì)齊。

03
讀取yaml文件

在讀取yaml文件時(shí)，先將yaml文件里面的內(nèi)容全部用系統(tǒng)函數(shù)讀入，然后用yaml.safe_load進(jìn)行加載，轉(zhuǎn)換成一個(gè)字典，返回字典供后續(xù)使用。讀取代碼如下：

def read_yaml(path):    file = open(path, 'r', encoding='utf-8')    string = file.read()    dict = yaml.safe_load(string)
    return dict

調(diào)用的時(shí)候就根據(jù)yaml文件里面的結(jié)構(gòu)層次按鍵值對(duì)進(jìn)行調(diào)用：

path = 'config.yaml'Dict = read_yaml(path)device = Dict['device']print(device)
train_path = Dict['data']['train_path']print(train_path)

完整測(cè)試代碼如下：

import yaml
def read_yaml(path):    file = open(path, 'r', encoding='utf-8')    string = file.read()    dict = yaml.safe_load(string)
    return dictpath = 'config.yaml'Dict = read_yaml(path)device = Dict['device']print(device)
train_path = Dict['data']['train_path']print(train_path)

04
yaml與argparse混合使用

看過(guò)很多paper的代碼，兩者基本都是混合使用的，yaml首先可以將全部參數(shù)都設(shè)置一個(gè)默認(rèn)值，比如網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，激活函數(shù)用哪個(gè)等等，大多是模型內(nèi)相關(guān)的參數(shù)以及train和test使用的數(shù)據(jù)的地址。

argparse通常設(shè)置幾個(gè)train和test時(shí)經(jīng)常更改的參數(shù)，比如訓(xùn)練的epoch，batch_size，learning_rate...

argparse接收的是命令行的輸入，所以優(yōu)先級(jí)應(yīng)該是會(huì)高一些；假如argparse和yaml文件中都有相同的參數(shù)，如果命令行指定了參數(shù)，那么代碼運(yùn)行時(shí)使用的參數(shù)是命令行輸入的參數(shù)。

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深度學(xué)習(xí)代碼中argparse以及yaml文件的使用

01argparse使用總結(jié)

02Yaml使用總結(jié)

03讀取yaml文件

04yaml與argparse混合使用

01
argparse使用總結(jié)

02
Yaml使用總結(jié)

03
讀取yaml文件

04
yaml與argparse混合使用