Question

在模型定义、数据处理和训练等过程都有很多变量，这些变量应提供默认值，并统一放置在配置文件中，这样在后期调试、修改代码或迁移程序时会比较方便，在这里我们将所有可配置项放在 config.py 中。

class DefaultConfig(object):
    env = 'default' # visdom 环境
    model = 'AlexNet' # 使用的模型，名字必须与 models/__init__.py 中的名字一致
    
    train_data_root = './data/train/' # 训练集存放路径
    test_data_root = './data/test1' # 测试集存放路径
    load_model_path = 'checkpoints/model.pth' # 加载预训练的模型的路径，为 None 代表不加载

    batch_size = 128 # batch size
    use_gpu = True # use GPU or not
    num_workers = 4 # how many workers for loading data
    print_freq = 20 # print info every N batch

    debug_file = '/tmp/debug' # if os.path.exists(debug_file): enter ipdb
    result_file = 'result.csv'
      
    max_epoch = 10
    lr = 0.1 # initial learning rate
    lr_decay = 0.95 # when val_loss increase, lr = lr*lr_decay
    weight_decay = 1e-4 # 损失函数

可配置的参数主要包括：

• 数据集参数（文件路径、batch_size 等）
• 训练参数（学习率、训练 epoch 等）
• 模型参数

这样我们在程序中就可以这样使用：

import models
from config import DefaultConfig

opt = DefaultConfig()
lr = opt.lr
model = getattr(models, opt.model)
dataset = DogCat(opt.train_data_root)

这些都只是默认参数，在这里还提供了更新函数，根据字典更新配置参数。

def parse(self, kwargs):
        '''
        根据字典 kwargs 更新 config 参数
        '''
        # 更新配置参数
        for k, v in kwargs.items():
            if not hasattr(self, k):
                # 警告还是报错，取决于你个人的喜好
                warnings.warn("Warning: opt has not attribut %s" %k)
            setattr(self, k, v)
            
        # 打印配置信息	
        print('user config:')
        for k, v in self.__class__.__dict__.items():
            if not k.startswith('__'):
                print(k, getattr(self, k))

这样我们在实际使用时，并不需要每次都修改 config.py ，只需要通过命令行传入所需参数，覆盖默认配置即可。

例如：

opt = DefaultConfig()
new_config = {'lr':0.1,'use_gpu':False}
opt.parse(new_config)
opt.lr == 0.1