jupyter notebook参数化运行python

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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。改在 py 里用 os.system 跑，希望跑一组参数之后完会自动释放资源再跑下一组（?）

Notes

有多组参数组合需要尝试，不想每组参数都人工修改 python 代码，再在 notebook 中 %run 它。
python 参数通过的 argparse 接收，在 notebook 中写个多重循环遍历参数组合传给 python 程序自动运行。
记录一个简例。

Codes

test_dir
|- test.py
|- test.ipynb

in py file

# test.py
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--number', type=int, default=0, help='number')
parser.add_argument('--string', type=str, default='abc', help='string')
args = parser.parse_args()

print('number:', args.number, type(args.number))
print('string:', args.string, type(args.string))

in notebook

• 注意传参数时 $ 的使用

# test.ipynb
for i in range(3):
    for s in ('a', 'b', 'c'):
        %run test.py --number $i --string $s