代表通信~Python2について
草場代表
2020/08/12

こんばんは。代表の草場です。
Text to Imageを実装していると、2016年ごろに盛り上がった話なので、Python2を使う必要が出てきました。Google Colabを使うと、そのあたり気にせずできるので、便利です。configファイルを扱っていると、easydictというモジュールが出てきました。公式を見るとわかりやすいです。
「EasyDict はディクトの値を属性としてアクセスできるようにします。python ディクト用の Javascript ライクなプロパティドット記法です。」
ふむ。コードを見るとわかりやすい。
>>> from easydict import EasyDict as edict >>> d = edict({'foo':3, 'bar':{'x':1, 'y':2}}) >>> d.foo 3 >>> d.bar.x 1
辞書を作るイメージですね。もしくはJSONファイル。
>>> from easydict import EasyDict as edict >>> from simplejson import loads >>> j = """{ "Buffer": 12, "List1": [ {"type" : "point", "coordinates" : [100.1,54.9] }, {"type" : "point", "coordinates" : [109.4,65.1] }, {"type" : "point", "coordinates" : [115.2,80.2] }, {"type" : "point", "coordinates" : [150.9,97.8] } ] }""" >>> d = edict(loads(j)) >>> d.Buffer 12 >>> d.List1[0].coordinates[1] 54.9
ふむ。使いやすい。以下の使い方が、Deep learningの時は、以下の形で使われる。
>>> d = EasyDict() >>> d.foo = 3 >>> d.foo 3
ふむふむ。以下の感じで、どんどん必要な情報を書き込む感じです。
>>> d = EasyDict(log=False) >>> d.debug = True >>> d.items() [('debug', True), ('log', False)]
いいね。StackGANで使われたものは以下の感じです。
{‘CONFIG_NAME’: ”,
‘CUDA’: True,
‘DATASET_NAME’: ‘birds’,
‘DATA_DIR’: ”,
‘EMBEDDING_TYPE’: ‘cnn-rnn’,
‘GAN’: {‘CF_DIM’: 128,
‘CONDITION_DIM’: 128,
‘DF_DIM’: 64,
‘R_NUM’: 4
},
‘GPU_ID’: ‘0’
}
便利だから使おう。
明日もPython。
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