深度学习调参-自动化运行多组超参数

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1. 创建一个神经网络模型

比如用cnn在mnist数据集上训练，关于模型建立和训练的代码这里不写了。。。

在程序开头加入超参数的定义：建议至少包括参数名称、类型、和初始值。

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# filename: mnist_cnn.py
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import argparse

# -------parser paras--------------------
parser = argparse.ArgumentParser(description='Trains a simple CNN on MNIST dataset')
parser.add_argument('--layer_n', type=int, default=1)
parser.add_argument('--activition', type=str, default='tanh')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=11)

args = parser.parse_args()
print(args.__dict__)

seed = args.seed
layer_n = args.layer_n
activition = args.activition

# --- CNN model ----
# balabala ...

# --- train ----
# balabala ...

2. 再创建一个脚本文件，用来执行mnist_cnn.py。

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# filename: run_all.py
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import subprocess

cmds = ['python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=tanh --seed=11',
        'python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=tanh --seed=17',
        'python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=tanh --seed=19']

for cmd in cmds:
    p = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
    for line in iter(p.stdout.readline, b''):
        msg = line.strip().decode('gbk')
        print(msg)