海德拉

Hydra 是一个用于管理实验参数的Python框架。ClearML 与 Hydra 无缝集成，并自动记录包含所有配置文件的 OmegaConf，以及在运行时被覆盖的值。

你只需要添加两行代码：

from clearml import Task

task = Task.init(task_name="<task_name>", project_name="<project_name>")

ClearML 将 OmegaConf 记录为一个 blob，可以在 WebApp 中查看，位于实验的 配置 > 配置对象 > OmegaConf 部分。

修改Hydra值​

通过命令行​

您可以使用Hydra的命令行语法来修改您的OmegaConf：覆盖、追加或删除配置值：

• 覆盖配置值：foo.bar=value
• 追加配置值：+foo.bar=value
• 移除配置值：~foo.bar 或 ~foo.bar=value

请参阅Hydra文档以获取更多信息。

通过用户界面​

在用户界面中，您可以多次克隆任务并对其进行修改，以便由ClearML Agent执行。 代理会执行您在用户界面中所做的修改代码，甚至可以覆盖硬编码的值。

克隆您的实验，然后通过以下方式之一通过用户界面修改您的Hydra参数：

• 直接修改OmegaConf：

  1. 在实验的配置 > 超参数 > HYDRA部分，将_allow_omegaconf_edit_设置为True
  2. 在实验的配置 > 配置对象 > OmegaConf部分，修改OmegaConf的值

• 添加一个实验超参数：

  1. 在实验的配置 > 超参数 > HYDRA部分，确保_allow_omegaconf_edit_设置为False
  2. 在同一部分，点击编辑，这将允许你添加参数。使用点符号输入你想要修改的OmegaConf参数。例如，如果你的OmegaConf如下所示：
  
  

  dataset:
      user: root
      main:
          number: 80
  

  使用dataset.main.number指定number参数，然后设置其新值

将自定义实验加入队列以执行。任务将在执行过程中使用新值。如果您使用上述第二种选项，请注意配置 > 配置对象 > OmegaConf中的OmegaConf会根据您添加的参数进行更改。

代码示例​

查看示例，该示例演示了将ClearML集成到使用Hydra的脚本中这里。