固定代碼，只使用命令行調參——argparse使用方法

argparse是深度學習項目調參時常用的python標準庫，使用argparse后，我們在命令行輸入的參數就可以以這種形式python filename.py --lr 1e-4 --batch_size 32來完成對常見超參數的設置。，一般使用時可以歸納為以下三個步驟

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使用步驟：

創建ArgumentParser()對象
調用add_argument()方法添加參數
使用parse_args()解析參數在接下來的內容中，我們將以實際操作來學習argparse的使用方法

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser() # 創建一個解析對象

parser.add_argument() # 向該對象中添加你要關注的命令行參數和選項

args = parser.parse_args() # 調用parse_args()方法進行解析

常見規則

在命令行中輸入python demo.py -h或者python demo.py --help可以查看該python文件參數說明
arg字典類似python字典，比如arg字典Namespace(integers='5')可使用arg.參數名來提取這個參數
parser.add_argument('integers', type=str, nargs='+',help='傳入的數字') nargs是用來說明傳入的參數個數，'+' 表示傳入至少一個參數，'*' 表示參數可設置零個或多個，'?'　表示參數可設置零個或一個
parser.add_argument('-n', '--name', type=str, required=True, default='', help='名') required=True表示必須參數, -n表示可以使用短選項使用該參數
parser.add_argument("--test_action", default='False', action='store_true')store_true 觸發時為真，不觸發則為假（test.py，輸出為 False ，test.py --test_action，輸出為 True）

使用config文件傳入超參數

為了使代碼更加簡潔和模塊化，可以將有關超參數的操作寫在config.py，然后在train.py或者其他文件導入就可以。具體的config.py可以參考如下內容。

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:

隨后在train.py等其他文件，我們就可以使用下面的這樣的結構來調用參數。

# 導入必要庫
...
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

# 隨機數的設置，保證復現結果
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)

參考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/

(14條消息) python argparse中action的可選參數store_true的作用_元氣少女wuqh的博客-CSDN博客

[6.6 使用argparse進行調參 — 深入淺出PyTorch (datawhalechina.github.io)](https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/第六章/6.6 使用argparse進行調參.html)

新聞名稱：固定代碼，只使用命令行調參——argparse使用方法
本文鏈接：http://m.kartarina.com/article22/dsogjjc.html

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