Sacred框架实验模块深度解析：从创建到运行的完整指南-优快云博客

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Sacred框架实验模块深度解析：从创建到运行的完整指南

sacred Sacred is a tool to help you configure, organize, log and reproduce experiments developed at IDSIA. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sacred

引言

Sacred是一个用于管理、组织和记录机器学习实验的Python框架。本文将深入解析Sacred框架中核心的Experiment类，帮助开发者全面掌握实验创建、配置、运行和监控的全流程。

实验创建基础

实验初始化

在Sacred中创建实验非常简单，只需实例化Experiment类：

from sacred import Experiment
ex = Experiment('实验名称')

主函数定义

每个实验都需要一个主函数，使用@ex.main装饰器标记：

@ex.main
def my_main():
    # 实验主逻辑
    pass

更推荐使用@ex.automain装饰器，它能自动处理命令行执行：

@ex.automain
def my_main():
    # 实验主逻辑
    pass

automain相当于在文件末尾自动添加了if __name__ == '__main__': ex.run_commandline()，但要注意它必须放在文件末尾。

实验运行方式

命令行运行

配置了automain后，可直接通过命令行运行实验文件：

python my_experiment.py

Python环境运行

也可以在Python脚本中导入并运行实验：

from my_experiment import ex
result = ex.run()

重要提示：默认情况下，Sacred禁止在交互式环境(如Jupyter Notebook)中运行，以确保实验可复现性。如需启用，需设置interactive=True：

ex = Experiment('jupyter_ex', interactive=True)

运行时配置更新

运行时可动态更新配置：

result = ex.run(config_updates={'learning_rate': 0.01, 'batch_size': 64})

实验配置管理

配置作用域

使用@ex.config装饰器定义配置作用域：

@ex.config
def model_config():
    learning_rate = 0.001
    hidden_units = [128, 64]
    dropout_rate = 0.5

配置支持Python的全部功能，包括变量间的依赖关系：

@ex.config
def model_config():
    input_size = 784
    hidden_units = [128, 64]
    output_size = 10
    # 基于其他配置值计算
    total_params = input_size*hidden_units[0] + sum(h*h for h in hidden_units[1:]) + hidden_units[-1]*output_size

注意：只有JSON可序列化的数据类型(数字、字符串、列表、字典等)会被纳入配置。

捕获函数机制

Sacred的核心特性之一是自动注入配置值到捕获函数中：

@ex.capture
def train_model(learning_rate, batch_size=32, verbose=False):
    print(f"训练配置: lr={learning_rate}, batch={batch_size}")
    # 训练逻辑...

调用时，Sacred会自动从配置中填充缺失参数：

@ex.automain
def main():
    train_model()  # 使用配置中的learning_rate和默认batch_size
    train_model(batch_size=128)  # 覆盖默认batch_size

优先级规则：显式参数 > 配置值 > 函数默认值

实验监控与记录

观察者模式

Sacred通过观察者记录实验全过程信息：

from sacred.observers import MongoObserver, FileStorageObserver

# 添加MongoDB观察者
ex.observers.append(MongoObserver.create(url='mongodb://localhost:27017', db_name='experiments'))

# 添加本地文件观察者
ex.observers.append(FileStorageObserver.create('my_runs'))

记录的信息包括：

实验起止时间
完整配置
运行结果或错误
主机信息
依赖包版本
源代码快照
使用的资源文件

输出捕获

Sacred提供三种输出捕获模式：

no: 不捕获任何输出
sys: 捕获Python层面的输出(如print)
fd: 捕获文件描述符层面的所有输出(包括子进程)

可通过装饰器处理特殊输出(如进度条)：

from sacred.utils import apply_backspaces_and_linefeeds
ex.captured_out_filter = apply_backspaces_and_linefeeds

异常处理与调试

实验状态管理

Sacred自动跟踪实验状态：

COMPLETED: 成功完成
FAILED: 发生异常
INTERRUPTED: 被用户中断
TIMEOUT: 自定义超时

调试技巧

禁用堆栈过滤：使用-d标志保留完整堆栈信息
事后调试：使用-D标志自动启动pdb调试器

自定义中断

可创建特定状态的中断：

from sacred.utils import SacredInterrupt

class TrainingStopped(SacredInterrupt):
    STATUS = 'EARLY_STOPPED'

# 在训练逻辑中
if validation_loss > threshold:
    raise TrainingStopped("验证损失超过阈值")