python中编写config文件并及时更新的方法是什么 - 有用网在线工具,你的在线工具箱

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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。
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

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！！