参考与前言

主要是介绍python hydra库如何使用，如果不知道这是什么，简单介绍：

Hydra 是一个开源 Python 框架，可简化研究和其他复杂应用程序的开发。
关键特性是能够通过**组合动态创建分层配置，并通过配置文件和命令行覆盖它**。 Hydra 这个名字来源于它能够运行多个类似的工作——就像一个有多个头的 Hydra。

简单来讲，就是管理yaml config配置文件的，更方便一点的，虽然也可以yaml.load()，但是这个就是遇到了和没遇到一些工具的区别，比如 tensorboard 和wandb 之类的 wandb真的是香，主要是yaml我也没咋用，近来觉得应该要更为规范些了 所以看了看就先学到了hydra，yaml.load对于小的网络和测试应该绰绰有余了

1. 官方文档：https://hydra.cc/docs/intro/
2. towards上英文教程：Complete tutorial on how to use Hydra in Machine Learning projects
3. 配合使用OmegaConf：https://omegaconf.readthedocs.io/en/latest/index.html

1. 简单介绍

安装

pip install hydra-core

注意其版本和python对应关系：

	Version	Release notes	Python Versions
►	1.1 (Stable)	Release notes	3.6 - 3.9
	1.0	Release notes	3.6 - 3.8
	0.11	Release notes	2.7, 3.5 - 3.8

初步测试

假设代码位置和配置文件位置如下：

folder
├── config
│   └── config.yaml
└── main.py

其中main.py如下：

import hydra
from omegaconf import DictConfig, OmegaConf
from pathlib import Path

@hydra.main(config_path="config", config_name="config")

def main(config):
    running_dir = str(hydra.utils.get_original_cwd())
    working_dir = str(Path.cwd())
    print(f"The current running directory is {running_dir}")
    print(f"The current working directory is {working_dir}")

    # To access elements of the config
    print(f"The batch size is {config.batch_size}")
    print(f"The learning rate is {config['lr']}")

if __name__ == "__main__":
    main()

config.yaml为：

### config/config.yaml
batch_size: 10
lr: 1e-4

结果为：

The current running directory is C:\Users\xx\xx\xx\folder\
The current working directory is C:\Users\xx\xx\xx\folder\outputs\2021-12-26\22-47-06
The batch size is 10
The learning rate is 0.0001

首先从这里我们可以看到hydra运行时，会自动建立一个输出文件夹，包含日期和时间信息，然后还会直接将路径调到里面去，以方便保存脚本内的各种东西。这就是初步测试，全部都在这一行：配置的路径在"config"，配置的文件名为"config"

@hydra.main(config_path="config", config_name="config")

2. 详细使用

套娃使用法

此处主要就是套娃使用，假设我们的conf文件这么复杂：

├───conf
│   │   evaluate.yaml
│   │   preprocess.yaml
│   │   train.yaml
│   │
│   ├───data
│   │       vectornet_train.yaml
│   │       vectornet_val.yaml
│   │
│   ├───hparams
│   │       vectornet_baseline.yaml
│   │
│   ├───model
│   │       vectornet.yaml
│   │
│   └───status
│           debug.yaml
│           train.yaml

其中主conf文件夹下有三个yaml文件，train.yaml如下：

resume:
save_dir: models/
log_dir: ${name}/

defaults:
  - data: vectornet_train
  - model: vectornet
  - hparams: vectornet_baseline

  - status: train

前面三个变量均为直接获取的值，后面defaults里就是套娃的，比如第一个data就是跳入data文件夹下读取vectornet_train文件名的yaml，其余的同理，读进来的变量直接做为config的字典里的成员… 我也不知道咋个描述法，就是config也是自定义的格式为DictConfig，然后defaults下来读到的都直接做为其Dict，这是因为在其yaml下声明了global，示例如下图：

对于每一个Yaml文件开头的一行，定义了这个packages内的配置变量性质，下面摘自官方文档：

PACKAGE      : _global_ | COMPONENT[.COMPONENT]*
COMPONENT    : _group_ | _name_ | \w+

_global_     : the top level package (equivalent to the empty string).
_group_      : the config group in dot notation: foo/bar/zoo.yaml -> foo.bar
_name_       : the config file name: foo/bar/zoo.yaml -> zoo

直接的使用方式为，在yaml开头选择性添加其中一行：

# @package _global_
# @package _group_
# @package _group_._name_
# @package foo.bar
# @package foo._group_._name_

在最新的 Hydra 1.1 默认配置为 _group_

参数搭配运行

也就是说在你运行文件时，如果给出多个config内参数当做输入参数，即此脚本会自动运行多次，比如：

❯ python main.py lr=1e-3,1e-2 wd=1e-4,1e-2 -m
[2021-03-15 04:18:57,882][HYDRA] Launching 4 jobs locally
[2021-03-15 04:18:57,882][HYDRA]        #0 : lr=0.001 wd=0.0001
[2021-03-15 04:18:58,016][HYDRA]        #1 : lr=0.001 wd=0.01
[2021-03-15 04:18:58,149][HYDRA]        #2 : lr=0.01 wd=0.0001
[2021-03-15 04:18:58,275][HYDRA]        #3 : lr=0.01 wd=0.01

❯ python my_app.py -m db=mysql,postgresql schema=warehouse,support,school
[2021-01-20 17:25:03,317][HYDRA] Launching 6 jobs locally
[2021-01-20 17:25:03,318][HYDRA]        #0 : db=mysql schema=warehouse
[2021-01-20 17:25:03,458][HYDRA]        #1 : db=mysql schema=support
[2021-01-20 17:25:03,602][HYDRA]        #2 : db=mysql schema=school
[2021-01-20 17:25:03,755][HYDRA]        #3 : db=postgresql schema=warehouse
[2021-01-20 17:25:03,895][HYDRA]        #4 : db=postgresql schema=support
[2021-01-20 17:25:04,040][HYDRA]        #5 : db=postgresql schema=school

参考官方文档对应部分

OmegaConf

这个部分主要是to_yaml到无结构的 直接是文本信息 str类型了，通过换行符来分隔

config = OmegaConf.to_yaml(config, resolve=True)

    # initialize training config
    config = OmegaConf.create(config)
    config.local_rank = rank
    config.cwd = working_dir
    # prevent access to non-existing keys
    OmegaConf.set_struct(config, True)

然后再通过create又create回来，顺便往里面添加两个属性再结构化

3. 更多探索

见官方文档 emmm 因为我也是阅读CJ哥的代码 看起来很好用，顺手写一下中文版记录好了

大概已知有：config可以重覆盖，