[ Python ] argparse 대신에 Hydra를 사용해보자 - 2 ( config groups )

 

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지인의 추천으로 알게 된 Hydra. argparse 대신 사용하기 좋다 하니 사용해보도록 하자.

series
1. hydra basic

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1. config groups?

config groups는 여러 개의 config file을 이용해 인자를 관리하는 것이다.

복잡한 코드를 돌리거나, machine learning, deep learning 에서 인자를 관리할 때, 버전을 관리할 때 사용하면 좋을 것이라 생각한다.

한 파일에서 하나의 버전만 관리하니 가독성이 더 좋아지지 않을까?

2. How to use config groups?

우선, 현재 디렉토리 구조는 아래와 같다.

.
├── conf
│   └── config.yaml
├── main.py
└── outputs

여기서 config.yaml을 아래와 같이 입력해보자.

# this is content for config.yaml
teang1995:
    name: ytlim
    age: 28
    height: secret
    weight: secret

allen1995:
    name: smlee
    age: 28
    height: unknown
    weight: unknown

main.py는 아래와 같이 입력해보자.

import hydra
from omegaconf import DictConfig, OmegaConf


@hydra.main(config_path="conf", config_name="config")
def my_app(cfg: DictConfig) -> None:
    ids = ['teang1995', 'allen1995']
    for id_ in ids:
        profile = cfg[id_]
        name = profile['name']
        age = profile['age']
        height = profile['height']
        weight = profile['weight']

        print(name, age, height, weight)


if __name__ == "__main__":
    my_app()

이를 실행해보면 아래와 같은 결과를 얻을 수 있다.

ytlim 28 188 secret
smlee 28 unknown unknown

 

이번엔 다양한 config를 입력받을 수 있는 config group 기능을 사용해보았다.  

다음 포스팅에서는 여러 인자에 대해 하나의 파이썬 파일을 실행할 수 있는 multi-run기능에 대해 알아보도록 하겠다.