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！

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

当然如果你还不知道怎么配置 VSCode，可以看这里

手把手将Visual Studio Code变成Python开发神器

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

使用 argparse

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

首先，我们可以创建一个文件 train.py，在其中我们有导入数据、在训练数据上训练模型并在测试集上对其进行评估的基本程序：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

from options import train_options

df = pd.read_csv('data\hour.csv')
print(df.head())
opt = train_options()

X=df.drop(['instant','dteday','atemp','casual','registered','cnt'],axis=1).values
y =df['cnt'].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

if opt.normalize == True:
    scaler = StandardScaler()
    X = scaler.fit_transform(X)
    
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=opt.n_estimators,max_features=opt.max_features,max_depth=opt.max_depth)
model = rf.fit(X_train,y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_pred, y_test))
mae = mean_absolute_error(y_pred, y_test)
print("rmse: ",rmse)
print("mae: ",mae)

在代码中，我们还导入了包含在 options.py 文件中的 train_options 函数。后一个文件是一个 Python 文件，我们可以从中更改 train.py 中考虑的超参数：

import argparse

def train_options():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--normalize", default=True, type=bool, help='maximum depth')
    parser.add_argument("--n_estimators", default=100, type=int, help='number of estimators')
    parser.add_argument("--max_features", default=6, type=int, help='maximum of features',)
    parser.add_argument("--max_depth", default=5, type=int,help='maximum depth')
    opt = parser.parse_args()
    return opt

在这个例子中，我们使用了 argparse 库，它在解析命令行参数时非常流行。首先，我们初始化解析器，然后，我们可以添加我们想要访问的参数。

这是运行代码的示例：

python train.py

要更改超参数的默认值，有两种方法。第一个选项是在 options.py 文件中设置不同的默认值。另一种选择是从命令行传递超参数值：

python train.py --n_estimators 200

我们需要指定要更改的超参数的名称和相应的值。

python train.py --n_estimators 200 --max_depth 7

使用 JSON 文件

和前面一样，我们可以保持类似的文件结构。在这种情况下，我们将 options.py 文件替换为 JSON 文件。换句话说，我们想在 JSON 文件中指定超参数的值并将它们传递给 train.py 文件。与 argparse 库相比，JSON 文件可以是一种快速且直观的替代方案，它利用键值对来存储数据。下面我们创建一个 options.json 文件，其中包含我们稍后需要传递给其他代码的数据。

{
"normalize":true,
"n_estimators":100,
"max_features":6,
"max_depth":5 
}

如上所见，它与 Python 字典非常相似。但是与字典不同的是，它包含文本/字符串格式的数据。此外，还有一些语法略有不同的常见数据类型。例如，布尔值是 false/true，而 Python 识别 False/True。JSON 中其他可能的值是数组，它们用方括号表示为 Python 列表。

在 Python 中使用 JSON 数据的美妙之处在于，它可以通过 load 方法转换成 Python 字典：

f = open("options.json", "rb")
parameters = json.load(f)

要访问特定项目，我们只需要在方括号内引用它的键名：

if parameters["normalize"] == True:
    scaler = StandardScaler()
    X = scaler.fit_transform(X)
rf=RandomForestRegressor(n_estimators=parameters["n_estimators"],max_features=parameters["max_features"],max_depth=parameters["max_depth"],random_state=42)
model = rf.fit(X_train,y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

使用 YAML 文件

最后一种选择是利用 YAML 的潜力。与 JSON 文件一样，我们将 Python 代码中的 YAML 文件作为字典读取，以访问超参数的值。YAML 是一种人类可读的数据表示语言，其中层次结构使用双空格字符表示，而不是像 JSON 文件中的括号。下面我们展示 options.yaml 文件将包含的内容：

normalize: True 
n_estimators: 100
max_features: 6
max_depth: 5

在 train.py 中，我们打开 options.yaml 文件，该文件将始终使用 load 方法转换为 Python 字典，这一次是从 yaml 库中导入的：

import yaml
f = open('options.yaml','rb')
parameters = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)

和前面一样，我们可以使用字典所需的语法访问超参数的值。

最后的想法

配置文件的编译速度非常快，而 argparse 则需要为我们要添加的每个参数编写一行代码。

所以我们应该根据自己的不同情况来选择最为合适的方式

例如，如果我们需要为参数添加注释，JSON 是不合适的，因为它不允许注释，而 YAML 和 argparse 可能非常适合。

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• keras训练数据的方式有哪些，是怎样的

  这篇文章主要介绍了keras中训练数据的几种方式对比(fit和fit_generator)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

• Python闭包和装饰器如何使用，哪些基础知识要了解

  今天就带大家详细总结一下Python闭包和装饰器的相关知识,需要的朋友可以参考下

• Python中with as的用法是什么，有什么作用

  with从Python 2 5就有，需要from __future__ import with_statement。自python 2 6开始，成为默认关键字。也就是说with是一个控制流语

• queue队列模块中的常用方法有哪些

  queue介绍queue是python中的标准库，俗称队列。在python中，多个线程之间的数据是共享的，多个线程进行数据交换的时候，不能够保证数据的安

• Python中如何导入和应用zipfile模块对文件压缩

  本文主要介绍了Python实现批量压缩文件/文件夹zipfile的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下