深度学习中config变量是怎么定义的

在深度学习中，`config`变量通常用于存储模型的配置信息，这是一种自定义的数据结构，包含训练过程中的超参数、层的结构、优化器设置等关键参数。它通常是字典（dict）或类的形式，比如在PyTorch的`torch.nn.Module`中，你可以定义一个`__init__`方法来初始化这些配置，并将它们作为实例变量保存。

例如：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, config: dict):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.learning_rate = config['learning_rate']
        self.hidden_size = config['hidden_size']
        self.num_layers = config['num_layers']

        # 构建网络结构...

在实际应用中，我们可能会从文件、命令行参数或配置工具（如YAML、JSON）中加载这个`config`，以便在训练过程中方便地调整和复现实验。