Python解析参数的三种方法

发布时间:2022-08-19 13:25

今天我们分享的主要目的就是通过在 Python 中使用命令行和配置文件来提高代码的效率

Let’s go!

我们以机器学习当中的调参过程来进行实践,有三种方式可供选择。第一个选项是使用 argparse,它是一个流行的 Python 模块,专门用于命令行解析;另一种方法是读取 JSON 文件,我们可以在其中放置所有超参数;第三种也是鲜为人知的方法是使用 YAML 文件!好奇吗,让我们开始吧!

Python解析参数的三种方法_第1张图片

先决条件

在下面的代码中,我将使用 Visual Studio Code,这是一个非常高效的集成 Python 开发环境。这个工具的美妙之处在于它通过安装扩展支持每种编程语言,集成终端并允许同时处理大量 Python 脚本和 Jupyter 笔记本

数据集,使用的是 Kaggle 上的共享自行车数据集,可以在这里下载或者在文末获取

https://www.kaggle.com/datasets/lakshmi25npathi/bike-sharing-dataset

使用 argparse

Python解析参数的三种方法_第2张图片
就像上图所示,我们有一个标准的结构来组织我们的小项目:

  • 包含我们数据集的名为 data 的文件夹
  • train.py 文件
  • 用于指定超参数的 options.py 文件

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