Toma0916 / GlobalWheatDetection

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Closed kminoda closed 4 years ago

kminoda commented 4 years ago

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今のプルリク全部終わったらやるわ

Toma0916 commented 4 years ago

train.pyとは別にjson解析して事前に補完するスクリプトを用意してshell script内で事前に走らせるを推したい

kminoda commented 4 years ago

python format_config.py --config ./experimen/config.json みたいなのを事前に走らせて別のconfigを出力させるってこと？

Toma0916 commented 4 years ago

run.sh

hogehoge
python format_config.py --config ./experimen/config.json
python train.py.py --config ./experimen/config.json

みたいな構成で、configの足りないところをデフォルト設定で自動上書きするみたいな感じを想定してた。

format_config.pyに全部デフォルト設定を書いておく感じ。

kminoda commented 4 years ago

普通にtrain.py内で

config = format_config(config)

みたいな感じではどうです？

Toma0916 commented 4 years ago

個人的にはjsonそのものを書きかえる方がjsonだけでデフォルト設定含め何したかの可視化性が高まると思うんだけどどう？

kminoda commented 4 years ago

で、デフォルト設定をbaseline_config.jsonみたいなのに書き込んでおいて、format_config(config)内ではそれもloadした上で適宜それを参照するみたいなどうでしょうか

kminoda commented 4 years ago

なるほど実験結果を今みたいな感じでjsonで書き込んでいくなら、あまり長いと見辛くなる気がするが、mlflowとか使い出したらむしろそっちの方が良いか？

Toma0916 commented 4 years ago

mlflow的にはconfig補完さえすればどっちでもいいと思う。 train.py内のconfig参照してlog取るからどっちでもいいかな

で、デフォルト設定をbaseline_config.jsonみたいなのに書き込んでおいて、format_config(config)内ではそれもloadした上で適宜それを参照するみたいな
どうでしょうか

baselineを最初に読み込んで使いたいconfigにあるparamは上書きしていく感じかな？どっちでもいいっちゃいいですな

kminoda commented 4 years ago

train.py内にformat_config(config)関数を仕込んで、その中でformatしたconfigを中間生成ファイルとして保存すれば万事解決説？

Toma0916 commented 4 years ago

それでもいいかも？しれない？

kminoda commented 4 years ago

train.py内のconfig参照してlog取るからどっちでもいいかな

たしかに、今ログファイルの中にconfig出力されるからそれで良いか。

Toma0916 commented 4 years ago

蓑田のいった方式でもいいかな