用于级联处理的 Hydra 配置
Hydra config for cascade processing
我是 python 和 hydra 的新手,我正在使用 hydra multirun
进行级联图像处理。
尝试将 hydra-config 用作预设。
考虑使用级联函数的应用程序,它们都从 hydra 中读取参数 cfg
functionA
输出是 functionB
的输入,FunctionB
输出是 functionC
的输入,functionC
输出是期望的结果。
但是每 run
所有过程都从 functionA
开始
我可以这样做吗:在第一个 运行 结束时,使用定义的配置执行 functionC,然后使用定义的配置执行 functionB?这样的递归方式?
我看到在当前模式下一切正常,另一方面我知道我必须通过代码管理递归计算,但无论如何在拆分代码然后连接 hydra 来做到这一点?
运行从头开始安装应用程序很费时间和精力。
谢谢
听起来你想启动一个 DAG。
这是 Hydra 没有涵盖的内容,但您可以查看其他库,例如 Ray 或 Airflow。
原则上,您可以使用 Hydra 的 multirun 来启动第一个作业,进而启动 dag,可能基于 Hydra 组合配置。
可能有用的一件事是实例化 API,它可以让您构建由配置支持的 dag 定义。
特别是,Hydra 1.1 实例化是递归的。看看docs就知道了。
我是 python 和 hydra 的新手,我正在使用 hydra multirun
进行级联图像处理。
尝试将 hydra-config 用作预设。
考虑使用级联函数的应用程序,它们都从 hydra 中读取参数 cfg
functionA
输出是 functionB
的输入,FunctionB
输出是 functionC
的输入,functionC
输出是期望的结果。
但是每 run
所有过程都从 functionA
我可以这样做吗:在第一个 运行 结束时,使用定义的配置执行 functionC,然后使用定义的配置执行 functionB?这样的递归方式?
我看到在当前模式下一切正常,另一方面我知道我必须通过代码管理递归计算,但无论如何在拆分代码然后连接 hydra 来做到这一点?
运行从头开始安装应用程序很费时间和精力。
谢谢
听起来你想启动一个 DAG。 这是 Hydra 没有涵盖的内容,但您可以查看其他库,例如 Ray 或 Airflow。
原则上,您可以使用 Hydra 的 multirun 来启动第一个作业,进而启动 dag,可能基于 Hydra 组合配置。
可能有用的一件事是实例化 API,它可以让您构建由配置支持的 dag 定义。 特别是,Hydra 1.1 实例化是递归的。看看docs就知道了。