如何通过Jupyter Notebook实现Python代码的参数化运行？
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本文共计860个文字，预计阅读时间需要4分钟。
更新（2019.8.14 19:53）：尝试了在用餐前使用这个方法，效果不错：吃完饭后回来一看，跑完一组参数后，到跑下一组参数时，好像没有占用GPU资源。在notebook上的结果，后面几条都显示好几个。
Updates
（2019.8.14 19:53）吃饭前用这个方法实战了一下，吃完回来一看好像不太行：跑完一组参数之后，到跑下一组参数时好像没有释放之占用的 GPU，于是 notebook 上的结果，后面好几条都报错说 cuda out of memory。
现在改成：将 notebook 中的代码写在一个 python 文件中，然后用命令行运行这个文件，比如：
# autorun.py import os # print(os.getcwd()) over = [ # 之前手工改参数跑完的参数组合 [0, 1, 1], [0, 1, 2], [0, 1, 3], [0, 2, 1], [1, 0, 1], [1, 2, 1] ] for alpha in range(1, 4, 1): for beta in range(3): for gamma in range(3): if [alpha, beta, gamma] in over: continue os.system(f'python main.py --alpha {alpha} --beta {beta} --gamma {gamma}')
这里的 main.py 是训练用的主文件。
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更新（2019.8.14 19:53）：尝试了在用餐前使用这个方法，效果不错：吃完饭后回来一看，跑完一组参数后，到跑下一组参数时，好像没有占用GPU资源。在notebook上的结果，后面几条都显示好几个。
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（2019.8.14 19:53）吃饭前用这个方法实战了一下，吃完回来一看好像不太行：跑完一组参数之后，到跑下一组参数时好像没有释放之占用的 GPU，于是 notebook 上的结果，后面好几条都报错说 cuda out of memory。
现在改成：将 notebook 中的代码写在一个 python 文件中，然后用命令行运行这个文件，比如：
# autorun.py import os # print(os.getcwd()) over = [ # 之前手工改参数跑完的参数组合 [0, 1, 1], [0, 1, 2], [0, 1, 3], [0, 2, 1], [1, 0, 1], [1, 2, 1] ] for alpha in range(1, 4, 1): for beta in range(3): for gamma in range(3): if [alpha, beta, gamma] in over: continue os.system(f'python main.py --alpha {alpha} --beta {beta} --gamma {gamma}')
这里的 main.py 是训练用的主文件。