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【快乐开源】基于hydra的案例改造计划 #571
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HappyOpenSource
快乐开源活动issue与PR
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【报名】:1 |
【报名】:18 |
【报名】:7、8 |
This was referenced Oct 19, 2023
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【报名】:1、2 |
【报名】:5 |
【报名】:3 |
【报名】:6 |
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基于hydra的案例改造计划 已全部完成,感谢参与的小伙伴们!
欢迎继续参与快乐开源的其他任务! |
github-project-automation
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moved this from In Progress
to Done
in Call for Contributions
Nov 15, 2023
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报名格式参考:
【报名】:2、3
,多个任务之间需要使用中文顿号分隔,报名多个连续任务可用横线表示,如2-5
PR 提交格式:在 PR 的标题中以 【hydra No.xxx】 开头,注明任务编号
1. 背景
PaddleScience 现有案例只提供了训练代码,没有显式地给出训练命令,也没有提供预训练模型供用户快速进行推理体验;同时现有案例的超参数与代码文件耦合,在实验管理上并不方便。因此为了提升用户体验,期望在案例文档开头,提供训练命令;另外经过调研,引入了 facebook/hydra 配置管理和解析库,方便实验管理和解析。
1.1 Hydra 是什么
Hydra 是一个基于 YAML 格式配置文件和 Omegaconf 分层配置系统的实验管理工具。
1.2 如何利用 Hydra 如何提升实验效率
multirun
,通过命令行设置实验参数列表,即可在 python 启动自动串行的实验由于 hydra 功能丰富而开发者并不需要完全了解这些功能,因此 PaddleScience 提供了简要的说明:https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/user_guide/#111。 可参考该文档了解在 PaddleScience 中如何使用 hydra 的基本功能。
2. 收益
了解开源组合配置管理工具 hydra 及其基本语法,提升实验效率。
3. 开发流程
3.1 安装 PaddleScience
下载安装 PaddleScience 套件:https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/install_setup/#121-git
3.2 参考教程,改造案例代码
__main__
下面的代码移动至train(cfg)
中,然后将 train 部分的评估/推理代码放至新建的evaluate(cfg)
函数中,最后在__main__
中通过def main(cfg: DictConfig)
启动案例代码整体代码可参考 bracket 案例改造 PR 中的
bracket.py
、bracket.yaml
、bracket.md
三个文件:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/569/files#diff-66a907ab8353125bfd79670b3892e23360967493faf6fd74c2b8aa9bc99b7b6b。文档改造效果可以参考 bracket 文档:https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/bracket/
@HydrogenSulfate #572
@HydrogenSulfate
@GreatV #622
3.3 整理代码并提交PR
参考 PaddleScience文档-贡献指南-整理代码并提交
4. 参考资料
5. 奖励
看板信息
统计信息
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