딥러닝 config1 [파이토치] 7. Hydra with lightning 배경 1. 필요성 컴퓨터 프로그래밍과 동일하게 모델도 역시 코드로 동작한다. 따라서 주로 변경되는 변수들이나 환경설정들을 관리하는 부분에 대한 어려움이 있다. 특히 실험할때마다 바뀌는 파라미터와 하이퍼파라미터는 코드 내부에 직접 작성하기보다는 한번에 변경하면 모델이 변경된 채로 적용되는 것이 가장 바람직하다. 이러한 기능을 지원해주는 것이 Hydra이다. 2. yaml 특징 목적 자체는 파라미터에 해당하는 값을 전달해주기 위함이므로, hydra에서는 key-value 형태로 값을 전달한다. 이를 전달하기 위한 데이터 포맷으로 yaml을 사용하는데 이는 아래와 같은 특성을 가진다. hydra를 사용하려면 우선 config라는 이름의 yaml 파일을 생성해야한다. 1) key-value 구성으로 작성된 파일.. 2024. 1. 3. 이전 1 다음
