Pytorch图像去噪实战（五十六）：配置覆盖机制实战，用命令行快速修改YAML实验参数一、问题场景：每次改学习率都要复制一个YAML文件前面我们已经用 YAML 管理图像去噪实验。但实际调参时会遇到新问题：unet_lr1e-4.yaml unet_lr2e-4.yaml unet_bs4.yaml unet_bs8.yaml unet_sigma25.yaml配置文件越来越多，管理反而变乱。更好的方式是：保留一个基础 YAML，通过命令行覆盖部分参数。例如：python train.py--configconfigs/unet.yaml\--optstrain.lr=0.0002