深度学习项目中在yaml文件中定义配置,以及使用的python的PyYAML库包读取解析yaml配置文件

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: 深度学习项目中在yaml文件中定义配置,以及使用的python的PyYAML库包读取解析yaml配置文件

1 yaml说明介绍

1.1 yaml介绍

1、百度百科对YAML解释

YAML"YAML Ain't a Markup Language"(YAML不是一种标记语言)的递归缩写。在开发的这种语言时,YAML 的意思其实是:"Yet Another Markup Language"仍是一种标记语言),但为了强调这种语言以数据做为中心,而不是以标记语言为重点,而用反向缩略语重命名。

YAML是一种数据序列化格式,优点是:

  • 对于人类可读性更友好
  • 方便与脚本语言进行交互使用

1.2 YAML 相关网址

2 YAML的python包PyYAML的使用

2.1 关于PyYAML的相关网址

PyYAML是关于一个操作yaml文件的python库包,相关网址如下:

2.2 安装PyYAML

1、安装yaml的python库包:PyYAML

pip install PyYAML

2、安装注意:

  • 1)虽然,在使用的时候是import yaml,但是安装的时候并不是直接安装yaml名的库包:pip install yaml这种安装方法是错误的,因为安装的并不是PyYAML库包
  • 2)在导入使用的时候,导入的名称为yaml,python中有很多这种安装包名和导入包名不一致的库包,例如opencv,我猜测可能是有人提前在pypi官网上传了某包名,因此导致被占用!

2.3 PyYAML快速使用

1、config.yaml配置文件中定义的可配值信息:

# train parameters setting
optimization: Adam
learning_rate: 0.001
batch_size: 64
epoch: 200

2、使用PyYAML模块解析config.yaml配置文件,主要步骤如下:

  • 使用open()打开config.yaml配置文件,然后使用read()读取
  • 使用yaml.load(stream, Loader)加载读取的配置文件数据,生成一个y的对象
  • 使用字典的形式访问生成的y对象中的配置信息

具体实现代码如下:

import yaml

yaml_path = "./config.yaml"

def read_yaml(yaml_path):
    # 使用open()函数读取config.yaml文件
    yaml_file = open(yaml_path, "r", encoding="utf-8")
    # 读取文件中的内容
    file_data = yaml_file.read()
    print(f"file_date type: {type(file_data)}\nfile_date value:\n{file_data}")
    yaml_file.close()

    # 加载数据流,返回字典类型数据
    y = yaml.load(file_data, Loader=yaml.FullLoader)
    print(f"y data type: {type(y)}\ny data value: {y}")

    # 下面就可以使用字典访问配置文件中的数据了
    print(f"optimization: {y['optimization']}")
    print(f"learning_rate: {y['learning_rate']}")
    print(f"batch_size: {y['batch_size']}")
    print(f"epoch: {y['epoch']}")

    optimization = y['optimization']
    learning_rate = y['learning_rate']
    batch_size = y['batch_size']
    epoch = y['epoch']

    print(type(optimization))
    print(type(learning_rate))
    return optimization, learning_rate, batch_size, epoch



if __name__ == '__main__':
    read_yaml(yaml_path)

输出结果

file_date type: <class 'str'>
file_date value:
# train parameters setting
optimization: Adam
learning_rate: 0.001
batch_size: 64
epoch: 200

y data type: <class 'dict'>
y data value: {
   'optimization': 'Adam', 'learning_rate': 0.001, 'batch_size': 64, 'epoch': 200}

optimization: Adam
learning_rate: 0.001
batch_size: 64
epoch: 200
<class 'str'>
<class 'float'>
目录
相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
深入骨髓的解析:Python中神经网络如何学会‘思考’,解锁AI新纪元
【9月更文挑战第11天】随着科技的发展,人工智能(AI)成为推动社会进步的关键力量,而神经网络作为AI的核心,正以其强大的学习和模式识别能力开启AI新纪元。本文将探讨Python中神经网络的工作原理,并通过示例代码展示其“思考”过程。神经网络模仿生物神经系统,通过加权连接传递信息并优化输出。Python凭借其丰富的科学计算库如TensorFlow和PyTorch,成为神经网络研究的首选语言。
11 1
|
17天前
|
Python
Python 项目及依赖管理工具技术选型
【8月更文挑战第30天】在进行Python项目及依赖管理时,有多种工具可供选择。虚拟环境工具有`virtualenv`和内置的`venv`,可为项目创建独立环境,避免依赖冲突。依赖管理工具有`pip`、`pipenv`和`poetry`,分别用于安装包、管理依赖并确保版本一致性。选型时需考虑项目需求、团队协作、易用性和社区支持等因素。
29 10
|
18天前
|
持续交付 jenkins Devops
WPF与DevOps的完美邂逅:从Jenkins配置到自动化部署,全流程解析持续集成与持续交付的最佳实践
【8月更文挑战第31天】WPF与DevOps的结合开启了软件生命周期管理的新篇章。通过Jenkins等CI/CD工具,实现从代码提交到自动构建、测试及部署的全流程自动化。本文详细介绍了如何配置Jenkins来管理WPF项目的构建任务,确保每次代码提交都能触发自动化流程,提升开发效率和代码质量。这一方法不仅简化了开发流程,还加强了团队协作,是WPF开发者拥抱DevOps文化的理想指南。
37 1
|
18天前
|
测试技术 开发者 Python
FastAPI的神奇之处:如何用Python引领Web开发的新浪潮,让你的项目一鸣惊人?
【8月更文挑战第31天】在现代软件开发中,Web应用至关重要,而FastAPI作为高性能Python Web框架,凭借简洁的语法与高效的开发体验,备受开发者青睐。本文将介绍FastAPI的基础概念、使用方法及最佳实践,涵盖路由、模板、请求对象等核心概念,并探讨其优势与社区扩展,助您高效构建Web应用。
45 1
|
18天前
|
存储 JSON 数据安全/隐私保护
"FastAPI身份验证与授权的奥秘:如何用Python打造坚不可摧的Web应用,让你的项目一鸣惊人?"
【8月更文挑战第31天】在现代Web开发中,保证应用安全性至关重要,FastAPI作为高性能Python框架,提供了多种身份验证与授权方式,包括HTTP基础认证、OAuth2及JWT。本文将对比这些机制并附上示例代码,展示如何使用HTTP基础认证、OAuth2协议以及JWT进行用户身份验证,确保只有合法用户才能访问受保护资源。通过具体示例,读者可以了解如何在FastAPI项目中实施这些安全措施。
50 1
|
18天前
|
存储 数据库 开发者
Web2py的神秘力量:如何用Python打造快速原型设计与开发,让你的项目一鸣惊人?
【8月更文挑战第31天】在现代软件开发中,快速原型设计至关重要。Web2py作为一款Python Web框架,凭借其简洁的语法和高效开发流程受到开发者青睐。本文通过在线调查问卷系统的案例,展示Web2py在快速原型设计中的应用,包括需求分析、数据库设计、表单创建及路由实现,并提供示例代码,帮助读者理解其最佳实践。
13 1
|
5天前
|
JSON JavaScript 前端开发
如何在python下建立cucumber项目
Gherkin语言使用的是主要英文关键词Scenario、Given、when 、And、Then和But等,这些关键词可以转换成中文关键词,场景、假如、当、那么等。根据用户故事,需求人员或测试人员使用Gherkin语言编写好测试场景的每个步骤。
9 0
|
10天前
|
存储 JSON API
Python编程:解析HTTP请求返回的JSON数据
使用Python处理HTTP请求和解析JSON数据既直接又高效。`requests`库的简洁性和强大功能使得发送请求、接收和解析响应变得异常简单。以上步骤和示例提供了一个基础的框架,可以根据你的具体需求进行调整和扩展。通过合适的异常处理,你的代码将更加健壮和可靠,为用户提供更加流畅的体验。
31 0
|
18天前
|
持续交付 jenkins C#
“WPF与DevOps深度融合:从Jenkins配置到自动化部署全流程解析,助你实现持续集成与持续交付的无缝衔接”
【8月更文挑战第31天】本文详细介绍如何在Windows Presentation Foundation(WPF)项目中应用DevOps实践,实现自动化部署与持续集成。通过具体代码示例和步骤指导,介绍选择Jenkins作为CI/CD工具,结合Git进行源码管理,配置构建任务、触发器、环境、构建步骤、测试及部署等环节,显著提升开发效率和代码质量。
36 0
|
18天前
|
Java 缓存 数据库连接
揭秘!Struts 2性能翻倍的秘诀:不可思议的优化技巧大公开
【8月更文挑战第31天】《Struts 2性能优化技巧》介绍了提升Struts 2 Web应用响应速度的关键策略,包括减少配置开销、优化Action处理、合理使用拦截器、精简标签库使用、改进数据访问方式、利用缓存机制以及浏览器与网络层面的优化。通过实施这些技巧,如懒加载配置、异步请求处理、高效数据库连接管理和启用GZIP压缩等,可显著提高应用性能,为用户提供更快的体验。性能优化需根据实际场景持续调整。
41 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多