def main(): global param_template, gpu_ids, args, search_params, model_dir args = parser.parse_args() model_dir = os.path.join('experiments', args.model_name) json_file = os.path.join(model_dir, 'params.json') assert os.path.isfile(json_file), f'No json configuration file found at {args.json}' param_template = utils.Params(json_file) gpu_ids = args.gpu_ids logger.info(f'Running on GPU: {gpu_ids}') search_params = { 'lstm_dropout': np.arange(0, 0.501, 0.1, dtype=np.float32).tolist(), 'lstm_hidden_dim': np.arange(5, 60, 10, dtype=np.int).tolist() } keys = sorted(search_params.keys()) search_range = list(product(*[[*range(len(search_params[i]))] for i in keys])) start_pool(search_range, len(gpu_ids))

这段代码是一个主函数，它的作用是读取参数配置文件，定义超参数搜索范围，并启动一个多进程池来并行地搜索超参数。具体来说，它首先解析命令行参数，包括模型名称和 GPU 设备号等信息，然后读取对应模型的参数配置文件，将配置文件中的参数转化为一个 Python 字典对象 param_template。接下来，它定义了两个超参数搜索空间，分别是 LSTM 隐藏层的维度和 dropout 的值。这里使用了 NumPy 库中的 arange 函数来定义搜索范围。最后，它将搜索空间转化为一个列表 search_range，并调用 start_pool 函数来启动多进程池。start_pool 函数会将搜索空间按照 GPU 设备数进行分割，并启动多个子进程来并行地搜索超参数。

相关问题

parser = argparse.ArgumentParser() for param in params_list: parser.add_argument(f'--{param["name"]}', required=param['required']) parsed, extra = parser.parse_known_args(sys.argv[1:]) MODULE_LOGGER.warning('there is some extra params. some of them are Glue reserved params.' f' extra params: {extra}')

这段代码是使用 Python 自带的 argparse 模块解析命令行参数。它会遍历一个参数列表 params_list，将每个参数的名称和是否必需加入到解析器中。然后使用 sys.argv[1:] 获取命令行参数并通过 parse_known_args() 方法进行解析。如果有额外的参数，它们将被存储在 extra 变量中并打印出来。其中，MODULE_LOGGER 是一个日志模块的实例，用于输出日志信息。

parser.parse_args().shell_param

这个代码片段中的 `parser.parse_args()` 是一个命令行参数解析器，可以用于从命令行中获取参数。而 `shell_param` 是一个参数名称，可以在命令行中使用 `-shell_param` 或 `--shell_param` 来传入具体的参数值。例如，如果你在命令行中输入 `python script.py --shell_param value`，那么 `shell_param` 的值就是 `value`。在代码中可以通过 `args.shell_param` 来获取这个参数的具体值。