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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:

  1. 动态指定 Trains 配置文件,即在训练脚本运行期间?
  2. 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~/)?
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免责声明:我是 Allegro Trains 团队的成员

  1. 配置的加载在导入时完成。这意味着如果你在导入包之前设置了os环境,你应该没问题:
os.environ['TRAINS_CONFIG_FILE']='~/repo/trains.conf'
from trains import Task
  1. 配置文件是根据当前工作目录加载的,这意味着如果您有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:

  • 不同配置文件的用例是什么?
  • 请注意,当使用trains-agent运行时,此方法将覆盖trains-agent传递给代码的配置。
于 2020-06-24T11:14:51.033 回答