如圖，這是一個main,py文件，在此代碼中，最開始定義了許多模型參數(shù)，為了使項目更加靈活和可擴展，便于根據(jù)不同的需求調整參數(shù)和配置，可以根據(jù)實際需要擴展參數(shù)和配置項。

下面是如何實現(xiàn)配置管理和擴展命令行參數(shù)解析器的具體建議：

一、 配置管理（使用JSON或YAML文件）

可以將配置參數(shù)存儲在JSON或YAML文件中，然后在腳本中讀取這些配置。以下是兩個示例。

1、使用JSON文件

首先，創(chuàng)建一個config.json文件，內容如下：

{"feature_columns": [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],"label_columns": [4, 5],"predict_day": 1,"input_size": 7,"output_size": 2,"hidden_size": 128,"lstm_layers": 2,"dropout_rate": 0.2,"time_step": 20,"do_train": true,"do_predict": true,"train_data_path": "./data/stock_data.csv","model_save_path": "./checkpoint/pytorch/","log_save_path": "./log/"
}

然后，在你的腳本中使用以下代碼加載JSON配置：

import jsonclass Config:def __init__(self, config_file):with open(config_file, 'r') as f:config_data = json.load(f)for key, value in config_data.items():setattr(self, key, value)# 使用示例
# config = Config('config.json')
# print(config.feature_columns)

2、使用YAML文件

首先，安裝PyYAML庫（如果尚未安裝）：

pip install pyyaml

然后，創(chuàng)建一個config.yaml文件，內容如下：

feature_columns: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
label_columns: [4, 5]
predict_day: 1
input_size: 7
output_size: 2
hidden_size: 128
lstm_layers: 2
dropout_rate: 0.2
time_step: 20
do_train: true
do_predict: true
train_data_path: ./data/stock_data.csv
model_save_path: ./checkpoint/pytorch/
log_save_path: ./log/

然后，在你的腳本中使用以下代碼加載YAML配置：

import yamlclass Config:def __init__(self, config_file):with open(config_file, 'r') as f:config_data = yaml.safe_load(f)for key, value in config_data.items():setattr(self, key, value)# 使用示例
# config = Config('config.yaml')
# print(config.feature_columns)

二、擴展命令行參數(shù)解析器

使用 argparse 模塊擴展命令行參數(shù)解析：

import argparse  # 導入 argparse 模塊，用于解析命令行參數(shù)
from config import Config  # 從 config 模塊導入 Config 類，用于加載配置文件def parse_args():# 創(chuàng)建一個 ArgumentParser 對象，用于處理命令行參數(shù)parser = argparse.ArgumentParser(description="Your Project Description")# 添加 --config 參數(shù)，接受配置文件路徑，默認為 'config.json'parser.add_argument('--config', type=str, default='config.json', help='Path to config file (JSON or YAML)')# 添加 --train 參數(shù)，作為布爾值，指示是否訓練模型parser.add_argument('--train', action='store_true', help='Train the model')# 添加 --predict 參數(shù)，作為布爾值，指示是否進行預測parser.add_argument('--predict', action='store_true', help='Make predictions')# 解析命令行參數(shù)并返回return parser.parse_args()def main():args = parse_args()  # 調用 parse_args() 函數(shù)解析命令行參數(shù)config = Config(args.config)  # 根據(jù)命令行提供的配置文件路徑加載配置# 如果命令行參數(shù)中包含 --train 或配置中 do_train 為 True，則開始訓練if args.train or config.do_train:print("Training with parameters:")  # 輸出正在訓練的提示print(f"Feature columns: {config.feature_columns}")  # 打印特征列print(f"Learning rate: {config.hidden_size}")  # 打印隱藏層大小（作為學習率的示例）# 如果命令行參數(shù)中包含 --predict 或配置中 do_predict 為 True，則進行預測if args.predict or config.do_predict:print("Making predictions...")  # 輸出正在進行預測的提示if __name__ == "__main__":main()  # 當腳本被直接運行時，調用 main() 函數(shù)

三、使用 argparse 設置的命令行參數(shù)

當設置好命令行參數(shù)之后，使用就比較簡單了，可以通過命令行界面（終端或命令提示符）來運行?Python 腳本，并指定所需的參數(shù)，基本命令格式：

python main.py [options]

例如：在終端輸入：

python main.py --help

總結

通過上述步驟，可以靈活地使用命令行參數(shù)來控制程序的行為，無需修改代碼。只需在運行時指定需要的參數(shù)，程序就會根據(jù)這些參數(shù)執(zhí)行相應的功能。這樣可以方便地調整配置和選擇操作，適應不同的需求。