在Packing中，.yaml文件用于定义和配置各种参数，以下是详细的参数配置说明：
（图片来源网络，侵删）
基本参数配置
1. 输入输出路径
| 参数名 | 描述 |
| input_path | 指定输入数据的路径 |
| output_path | 指定输出结果的路径 |
示例：
input_path: /path/to/input/data output_path: /path/to/output/results
2. 模型参数
| 参数名 | 描述 |
| model_name | 指定使用的模型名称 |
| num_layers | 指定模型的层数 |
| hidden_dim | 隐藏层的维度 |
| dropout_rate | Dropout层的丢弃率 |
示例：
（图片来源网络，侵删）
model_name: my_model num_layers: 3 hidden_dim: 128 dropout_rate: 0.2
3. 训练参数
| 参数名 | 描述 |
| batch_size | 批次大小 |
| learning_rate | 学习率 |
| num_epochs | 训练的轮次 |
示例：
batch_size: 64 learning_rate: 0.001 num_epochs: 100
高级参数配置
1. 数据增强
| 参数名 | 描述 |
| use_augmentation | 是否使用数据增强 |
| augmentations | 数据增强的具体操作，如旋转、翻转等 |
示例：
（图片来源网络，侵删）
use_augmentation: true augmentations: rotation: 30 flip: horizontal
2. 优化器和损失函数
| 参数名 | 描述 |
| optimizer | 选择优化器，如SGD, Adam等 |
| loss_function | 选择损失函数，如CrossEntropy, MSE等 |
示例：
optimizer: adam loss_function: cross_entropy
3. 早停和模型保存
| 参数名 | 描述 |
| early_stopping | 是否启用早停功能 |
| patience | 早停的耐心轮次数 |
| save_model | 是否保存训练好的模型 |
| model_path | 保存模型的路径 |
示例：
early_stopping: true patience: 5 save_model: true model_path: /path/to/saved/models/my_model.pth
通过以上配置，用户可以方便地调整和控制Packing的训练过程和模型结构。
小伙伴们，上文介绍Packing _yaml配置文件参数配置说明的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。
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