使用Python编写训练选项的随机生成器TrainOptions()

train_options.py

import random

class TrainOptions:

    def __init__(self):

        self.num_epochs = None

        self.batch_size = None

        self.learning_rate = None

        self.optimizer = None

    def generate_options(self):

        self.num_epochs = random.randint(10, 100)

        self.batch_size = random.choice([8, 16, 32, 64])

        self.learning_rate = random.uniform(0.001, 0.1)

        self.optimizer = random.choice(['SGD', 'Adam', 'RMSprop'])

    def display_options(self):

        print(f"Number of epochs: {self.num_epochs}")

        print(f"Batch size: {self.batch_size}")

        print(f"Learning rate: {self.learning_rate}")

        print(f"Optimizer: {self.optimizer}")

# Example usage

if __name__ == "__main__":

    train_options = TrainOptions()

    train_options.generate_options()

    train_options.display_options()

在这个示例中，我们定义了一个名为TrainOptions的类，它用于生成训练选项的随机值。首先，我们初始化了num_epochs、batch_size、learning_rate和optimizer这四个选项的属性，并将它们都设置为None。然后，我们定义了一个generate_options方法，用于生成随机的训练选项值。在这个方法中，我们使用random模块中的randint函数生成一个10到100之间的随机整数作为num_epochs的值，使用random模块中的choice函数从列表[8, 16, 32, 64]中随机选择一个值作为batch_size的值，使用random模块中的uniform函数生成一个在0.001到0.1之间的随机浮点数作为learning_rate的值，使用random模块中的choice函数从列表['SGD', 'Adam', 'RMSprop']中随机选择一个值作为optimizer的值。最后，我们定义了一个display_options方法，用于将生成的训练选项值打印出来。在这个方法中，我们使用f-string来格式化输出，并将各个选项的值打印出来。

在使用例子中，我们首先实例化了TrainOptions类的对象train_options。然后，调用generate_options方法随机生成训练选项的值，并调用display_options方法将生成的选项值打印出来。

这个随机生成器可以用来生成一些不同的训练选项，可以用于实验、调参或者多次运行来验证不同选项的效果。