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trainer 를 잘 정리해보자.
우선 my_dataset.py 파일을 만들어서 데이터셋부터 갈고 닦아보자.
간단한 mnist 불러오기 구문이지만 나중에 다시 써먹을 수 있는 형태로 뼈대를 잡아두고
repr 등도 확실하게 적어둔다.
잘 나오는 것을 확인할 수 있다.
이제 trainer의 data부분을 치환해 주고
적당한 unittest를 줘서 적용을 해 본다.
테스트를 통과했다.
다음에 할 일은 이 unittest가 내가 만은 sweep config 와 유기적으로 연동되게 하는 것이다.
훈련중 바뀔 가능성이 현저히 적은 파라미터들을 공통 파라미터로 묶어서 꺼냈다.
이렇게 하면 trainer 에서도 쉽게 불러올 수 있게 되면서
각각의 method 별로 다른 실험을 진행할 수도 있다.
불러오면서 train과 test 모두 unittest를 통과하도록 해준다.
unittest와 main 함수 까지 동작하는 것을 확인하고 push 해준다.
테스트를 모두 잘 통과했다.
codeclimate 에 가보면 어떤 이슈들이 있고 coverage는 왜 낮은지 어디를 보강해야하는지 등의 정보를 얻을 수 있다.
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