问题标签 [omegaconf]

我有一个通用的摄像头配置 yaml，通常在特定摄像头之间唯一改变的是 IP 地址。某些字段（在以下示例中fps）保持不变。

我可以在 Hydra/OmegaConf 中做这样的事情吗？

any_camera.yaml

all_cameras.yaml

目前，我有这个配置文件，我用它作为hydra/omegaconf的输入

由于范围字段中的值与简单代数相关，因此我正在寻找一种将其编码到配置文件中的方法。从概念上讲，我想要这样的东西：

但这似乎不起作用。

我想将 OmegaConf/Hydra 配置转换为嵌套字典/列表。我怎样才能做到这一点？

OmegaConf allows you to register a custom resolver. Here is an example of resolving a tuple.

This can be used to resolve a value in a config file with a structure like ${tuple:1,2} to a tuple (1, 2). Along with hydra.utils.instantiate this can be used to create objects that contain or utilize tuples. For example:

config.yaml

test.py

Running this example returns:

However, imagine you had a much more complex config structure. You may want to use interpolation to bring in configs from other files like so.

tuple/base.yaml

config.yaml

Running this example you get an error:

The full traceback from hydra is:

If you really dig around in the omegaconf code in the trace you will find that there is a flag for the config object allow_objects that is True in the example that passes and None in the example that does not. What is interesting is that in the _instantaite2.py file just before calling Omegaconf.resolve(config) several flags are set, one being allow_objects as True.

Is the intended behavior for these interpolated/resolved values populated from separate files to override this flag? If so, is there some way to ensure that the allow_objects flag is (or remains) true for all resolved and interpolated values?

我有一个配置树，例如：

其中config.yaml包含：

我想从我的 python 代码或文件本身访问使用的模型配置文件的名称（默认或覆盖）。就像是：

或（来自例如model_a.yaml）

提前致谢！

在我的项目中，我正在使用 python-dotenv 设置环境变量。co.env然后我使用OmegaConf 解析器在我的 YAML 中引用它。

然而，一旦我运行我的脚本，该变量似乎总是被解析为一个字符串：

据我从这里了解到，这是 的预期行为oc.env，并且env会猜测原始类型的解析器已被弃用。
如何确保将var2其读取为整数？
提前致谢。

给定以下配置文件：

我想构造一个MainClass类型的对象，它采用ChildClass类型的对象。ChildClass
的参数之一也用于MainClass的构造函数。

如何a使用参数插值读取子属性？

如何设置我的 hydra 配置以接受自定义枚举？具体来说，我遵循了结构化配置模式教程。

我有一个数据类配置：

使用自定义枚举：

运行出错python my_app.py

刚刚在哪里my_app.py：

而里面的配置data/config.yaml只是

I would like to use python datatypes - both built-in and imported from libraries such as numpy, tensorflow, etc - as arguments in my hydra configuration. Something like:

I'm currently doing this instead:

Is there a more hydronic/elegant solution? Thanks!

假设以下配置结构：

config.yaml：

model/default.yaml：

以下不起作用：

data/default.yaml：

有没有办法让这样的工作？还是等效的替代方案？