假设我有一个服务器,许多用户在其中运行不同的实验,可能使用不同的 Trains 服务器。
我知道TRAINS_CONFIG_FILE
环境变量,但我想知道是否可以通过以下方式之一使其更加灵活:
- 动态指定 Trains 配置文件,即在训练脚本运行期间?
- 在每个训练存储库中存储一个配置文件并指定其相对于运行脚本路径的路径(而不是相对于
~/
)?
免责声明:我是 Allegro Trains 团队的成员
os.environ['TRAINS_CONFIG_FILE']='~/repo/trains.conf'
from trains import Task
os.environ['TRAINS_CONFIG_FILE']='trains.conf'
trains.conf 文件,则会在导入发生时从运行目录加载(通常是执行脚本的文件夹)。这意味着您可以将其作为存储库的一部分,并始终将其设置TRAINS_CONFIG_FILE
为指向它。几点注意事项: