Jupyter Notebook运行Python代码实现传参
在Jupyter Notebook中，运行Python源代码非常方便，但是如何模拟命令行方式运行时的输入参数呢？
如果直接使用sys.argv会出现错误。
例如，使用argv[1]时出现
导致上述错误的原因为：在Jupyter Notebook中运行Python代码时，argv中有三个默认参数，分别是：
而在命令行方式下运行Python代码时，argv[0]与上述argv[0]相同，但argv[1]为命令行中紧随在test.py之后的字符串
例如，在如下命令行中
因此，解决方案就是对 list argv 进行修改，如下面的代码所示：
这样，在后续代码中， .py 和 .ipynb源代码一致，无需为在Jupyter Notebook中运行而进行修改。
jupyter notebook参数化运行python
Updates
（2019.8.14 19:53）吃饭前用这个方法实战了一下，吃完回来一看好像不太行：跑完一组参数之后，到跑下一组参数时好像没有释放之占用的 GPU，于是 notebook 上的结果，后面好几条都报错说 cuda out of memory。
现在改成：将 notebook 中的代码写在一个 python 文件中，然后用命令行运行这个文件，比如：
这里的 main.py 是训练用的主文件。改在 py 里用 os.system 跑，希望跑一组参数之后完会自动释放资源再跑下一组（?）
Notes
有多组参数组合需要尝试，不想每组参数都人工修改 python 代码，再在 notebook 中 %run 它。
python 参数通过的 argparse 接收，在 notebook 中写个多重循环遍历参数组合传给 python 程序自动运行。
记录一个简例。
Codes
test_dir
|- test.py
|- test.ipynb
in py file
in notebook
注意传参数时 $ 的使用
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
