环境依赖: python >= 3.6 torch >= 1.2 hydra-core >= 0.11 tensorboard >= 2.0 matplotlib >= 3.1 transformers
我们先写两个配置文件,然后看看怎么读取它: 使用pip安装Hydra: python3 -m pip install hydra-core 接下来,我们写一段代码,来读取配置文件: import os
等多种强化学习算法实现安装指南基础环境要求# 创建conda环境conda create -n asap python=3.8conda activate asap# 安装基础依赖pip install hydra-core
作为轻量级的库,hydra-core 已在从小型 IoT 设备到 Dockerized 云基础架构的各种情况下使用。
0x03 使用 3.1 安装 项目地址位于:https://github.com/facebookresearch/hydra 安装方式如下: pip install --upgrade hydra-core
. */ markQueueMessage(message, completed, reason) Hydra Express Hydra-Express 包使用 Hydra-core,是专门为利用 此外,将 fatal 或 error 类型的日志消息发送到 hydra-core, 以便在服务运行状况检查(health check)日志中进行日志记录。
作为轻量级的库,hydra-core 已在从小型 IoT 设备到 Dockerized 云基础架构的各种情况下使用。 dequeued or a rejection. */ markQueueMessage(message, completed, reason) Hydra Express Hydra-Express 包使用 Hydra-core 此外,将 fatal 或 error 类型的日志消息发送到 hydra-core, 以便在服务运行状况检查(health check)日志中进行日志记录。
kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 770.1/770.1 kB 413.0 kB/s eta 0:00:00 Collecting hydra-core pybtex-docutils, pooch, pipreqs, matplotlib, marshmallow, markdown, jupyter-client, jsonschema, ipython, hydra-core