深度学习代码中argparse以及yaml文件的使用-技术圈

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01
argparse使用总结

首先argparse一般写在

if __name__ == '__main__':

之后，在下方写需要使用的参数；

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() 首先创建一个对象，然后用 parse.add_argument方法添加需要的参数值，添加完后用 opt = parse.parse_args()将所有的参数封装在opt内，之后用例如opt.weight就可以调用。

在主函数传入opt参数，即可调用命令行传入的参数值，整个例子如下：

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使用总结

yaml文件通常也是用于保存参数，在主函数中用来调用，yaml文件是一个层级结构，以字典形式调用 yaml文件结构如下：

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

特别需要注意缩进使用空格而不是tab，并且层级之间一定要对齐。

03
读取yaml文件

在读取yaml文件时，先将yaml文件里面的内容全部用系统函数读入，然后用yaml.safe_load进行加载，转换成一个字典，返回字典供后续使用。读取代码如下：

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

调用的时候就根据yaml文件里面的结构层次按键值对进行调用：

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

完整测试代码如下：

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)