argparse是深度学习项目调参时常用的python标准库,使用argparse后,我们在命令行输入的参数就可以以这种形式python filename.py --lr 1e-4 --batch_size 32来完成对常见超参数的设置。,一般使用时可以归纳为以下三个步骤

使用步骤:

  • 创建ArgumentParser()对象
  • 调用add_argument()方法添加参数
  • 使用parse_args()解析参数 在接下来的内容中,我们将以实际操作来学习argparse的使用方法
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser() # 创建一个解析对象

parser.add_argument() # 向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项

args = parser.parse_args() # 调用parse_args()方法进行解析

常见规则

  • 在命令行中输入python demo.py -h或者python demo.py --help可以查看该python文件参数说明
  • arg字典类似python字典,比如arg字典Namespace(integers='5')可使用arg.参数名来提取这个参数
  • parser.add_argument('integers', type=str, nargs='+',help='传入的数字') nargs是用来说明传入的参数个数,'+' 表示传入至少一个参数,'*' 表示参数可设置零个或多个,'?' 表示参数可设置零个或一个
  • parser.add_argument('-n', '--name', type=str, required=True, default='', help='名') required=True表示必须参数, -n表示可以使用短选项使用该参数
  • parser.add_argument("--test_action", default='False', action='store_true')store_true 触发时为真,不触发则为假(test.py,输出为 Falsetest.py --test_action,输出为 True

使用config文件传入超参数

为了使代码更加简洁和模块化,可以将有关超参数的操作写在config.py,然后在train.py或者其他文件导入就可以。具体的config.py可以参考如下内容。

import argparse  
  
def get_options(parser=argparse.ArgumentParser()):  
  
    parser.add_argument('--workers', type=int, default=0,  
                        help='number of data loading workers, you had better put it '  
                              '4 times of your gpu')  
  
    parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=4, help='input batch size, default=64')  
  
    parser.add_argument('--niter', type=int, default=10, help='number of epochs to train for, default=10')  
  
    parser.add_argument('--lr', type=float, default=3e-5, help='select the learning rate, default=1e-3')  
  
    parser.add_argument('--seed', type=int, default=118, help="random seed")  
  
    parser.add_argument('--cuda', action='store_true', default=True, help='enables cuda')  
    parser.add_argument('--checkpoint_path',type=str,default='',  
                        help='Path to load a previous trained model if not empty (default empty)')  
    parser.add_argument('--output',action='store_true',default=True,help="shows output")  
  
    opt = parser.parse_args()  
  
    if opt.output:  
        print(f'num_workers: {opt.workers}')  
        print(f'batch_size: {opt.batch_size}')  
        print(f'epochs (niters) : {opt.niter}')  
        print(f'learning rate : {opt.lr}')  
        print(f'manual_seed: {opt.seed}')  
        print(f'cuda enable: {opt.cuda}')  
        print(f'checkpoint_path: {opt.checkpoint_path}')  
  
    return opt  
  
if __name__== '__main__':  
    opt = get_options()
$ python config.py

num_workers: 0
batch_size: 4
epochs (niters) : 10
learning rate : 3e-05
manual_seed: 118
cuda enable: True
checkpoint_path:

随后在train.py等其他文件,我们就可以使用下面的这样的结构来调用参数。

# 导入必要库
...
import config

opt = config.get_options()

manual_seed = opt.seed
num_workers = opt.workers
batch_size = opt.batch_size
lr = opt.lr
niters = opt.niters
checkpoint_path = opt.checkpoint_path

# 随机数的设置,保证复现结果
def set_seed(seed):
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    random.seed(seed)
    np.random.seed(seed)
    torch.backends.cudnn.benchmark = False
    torch.backends.cudnn.deterministic = True

...


if __name__== '__main__':
  set_seed(manual_seed)
  for epoch in range(niters):
    train(model,lr,batch_size,num_workers,checkpoint_path)
    val(model,lr,batch_size,num_workers,checkpoint_path)
作者:|MapleTx|,原文链接: https://www.cnblogs.com/qftie/p/16319150.html

文章推荐

yum安装 一直出现There are no enabled repo

《Mybatis 手撸专栏》第10章:使用策略模式,调用参数处理器

手把手教你使用 Spring Boot 3 开发上线一个前后端分离的生...

使用argparse进行调参

Python数据分析--Numpy常用函数介绍(3)

一文彻底弄清楚分布式锁

RabbitMQ 工作队列

Redis安装教程(超详细)

CentOS 8及以上版本配置IP的方法,你 get 了吗

使用 Vagrant 在 VirtualBox 安装 Linux 虚拟

面向开发的内存调试神器,如何使用ASAN检测内存泄漏、堆栈溢...

人最重要的能力是什么?