本文整理汇总了Python中utils.AttributeDict.load_from方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python AttributeDict.load_from方法的具体用法？Python AttributeDict.load_from怎么用？Python AttributeDict.load_from使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类utils.AttributeDict的用法示例。
在下文中一共展示了AttributeDict.load_from方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: len
# 需要导入模块: from utils import AttributeDict [as 别名]
# 或者: from utils.AttributeDict import load_from [as 别名]
p.n_iterations = 3
p.n_groups = 4
p.lr = 0.001
p.labeled_samples = 1000
p.save_freq = 50
p.seed = 1
p.num_epochs = 150
p.batch_size = 100
p.valid_batch_size = 100
p.objects_per_sample = 2
p.dataset = 'freq20-2mnist'
p.input_type = 'continuous'
if __name__ == '__main__':
if len(sys.argv) == 2 and sys.argv[1] == '--pretrain':
p.save_to = 'freq20-2mnist-pretraining'
experiment = TaggerExperiment(p)
experiment.train()
elif len(sys.argv) == 3 and sys.argv[1] == '--continue':
p.load_from = sys.argv[2]
p.save_to = 'freq20-2mnist-supervision'
p.num_epochs = 50
p.n_iterations = 4
p.encoder_proj = (3000, 2000, 1000, 500, 250, 11)
p.lr = 0.0002
p.input_noise = 0.18
p.class_cost_x = 0.1
experiment = TaggerExperiment(p)
experiment.train()