1. 背景
在深度學習的任務中，通常需要比較復雜的參數以及輸入輸出配置，比如需要不同的訓練data，不同的模型，寫入不同的log文件，輸出到不同的文件夾以免混淆輸出
常用的parser.add（）方法非常占用代碼空間，而且輸入輸出配置無法通過文件更改，只能通過命令行參數改變。
docopt 庫提供了一個非常優雅的命令行解析工具，這邊只介紹其中解析文件參數
2. 安裝
pip install docopt
import docopt
import json
3. 使用
docopt 由兩部分組成，第一部分是解析部分，通過“”“ -”“”（一段類似注釋的雙引號表示），這一部分必不可少。
"""
Usage: train
"""
上面解析部分的指令很簡單，輸入應為：
python test.py config.json
第二部分是main 函數：
if __name__ == "__main__":
args = docopt.docopt(__doc__)
args = json.load(open(args["
"]))
print('==>Params')
for key in args.keys():
print('\t{}:{}\n'.format(key,args[key]))
train(args)
我將 config.json 設置為：
{
"dataset": "human_science",
"length": 1000,
"model": "CNN",
"log_dir": "./logs/",
"output_dir": "./output/",
"output_prefix": "human_science_CNN",
"lr":0.01
}
命令行的輸出應為：
成功將參數傳入train()函數
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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