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

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月前
|
网络安全 开发工具 git
在GitLab CI中同步HTTPS仓库地址的yaml配置
最后,提交并推送 `.gitlab-ci.yml`文件到您的GitLab仓库。GitLab CI/CD将自动识别这个文件,并在每次推送到 `master`分支时执行定义的同步任务。
384 16
|
7月前
|
JavaScript Java Maven
【SpringBoot(二)】带你认识Yaml配置文件类型、SpringMVC的资源访问路径 和 静态资源配置的原理!
SpringBoot专栏第二章,从本章开始正式进入SpringBoot的WEB阶段开发,本章先带你认识yaml配置文件和资源的路径配置原理,以方便在后面的文章中打下基础
587 4
|
7月前
|
Kubernetes 安全 网络协议
Kubernetes实用指令:通过dry-run生成部署与服务的YAML配置
总结起来, 使用 ` -- dry—run = client `- o yam l' 参数能够帮助用户预览 Kubernetes 资源定义并且确保它们符合预期效果且没有立即影响现有集群断层结构. 这种做法对于新手学习 K8s 资源规范、测试新策略或者审核现有策略都非常有效率与安全.
593 4
|
8月前
|
Java 测试技术 数据安全/隐私保护
通过yaml文件配置自动化测试程序
通过yaml文件可以将自动化测试环境,测试数据和测试行为分开,请看一下案例
329 4
|
算法 测试技术 C语言
深入理解HTTP/2:nghttp2库源码解析及客户端实现示例
通过解析nghttp2库的源码和实现一个简单的HTTP/2客户端示例,本文详细介绍了HTTP/2的关键特性和nghttp2的核心实现。了解这些内容可以帮助开发者更好地理解HTTP/2协议,提高Web应用的性能和用户体验。对于实际开发中的应用,可以根据需要进一步优化和扩展代码,以满足具体需求。
1339 29
|
存储 人工智能 开发框架
Kheish:开源的多智能体开发框架,通过 YAML 配置工作流和多个 Agent 共同协作解决复杂任务
Kheish 是一个开源的多智能体协调平台,基于大型语言模型(LLM)设计,能够通过灵活配置多个智能体来解决复杂任务。平台支持模块化集成、聊天式提示、反馈循环等功能,适用于代码审计、法律文件分析、客户服务自动化等多种应用场景。
548 18
Kheish:开源的多智能体开发框架,通过 YAML 配置工作流和多个 Agent 共同协作解决复杂任务
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
穹彻智能-上交大最新Nature子刊速递:解析深度学习驱动的视触觉动态重建方案
上海交大研究团队在Nature子刊发表论文,提出基于深度学习的视触觉动态重建方案,结合高密度可拉伸触觉手套与视觉-触觉联合学习框架,实现手部与物体间力量型交互的实时捕捉和重建。该方案包含1152个触觉感知单元,通过应变干扰抑制方法提高测量准确性,平均重建误差仅1.8厘米。实验结果显示,其在物体重建的准确性和鲁棒性方面优于现有方法,为虚拟现实、远程医疗等领域带来新突破。
402 32
|
网络协议 Linux Go
自己动手编写tcp/ip协议栈1:tcp包解析
学习tuntap中的tun的使用方法,并使用tun接口解析了ip包和tcp包,这是实现tcp/ip协议栈的第一步。
517 15
|
数据采集 JavaScript API
网页解析库:BeautifulSoup与Cheerio的选择
网页解析库:BeautifulSoup与Cheerio的选择
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索深度学习与自然语言处理的前沿技术:Transformer模型的深度解析
探索深度学习与自然语言处理的前沿技术:Transformer模型的深度解析
762 1

推荐镜像

更多