def showRanking(num_nets_to_show=-1): """ Muestra el ranking usando el gran json de entrenamientos realizados. En el futuro se usara un diccionario ordenado, no teniendo que ordenar al cargar el json. """ # Cargamos el gran json big_trained_json = info_handler.loadTheBigTrainedJson() # Transformamos a lista de CL_trainer net_list = [] for key in big_trained_json: net = info_handler.json2CL_trainer(big_trained_json[key]) net_list.append(net) # Ordenamos la lista sorted_net_list = sortNetPool(net_list) # Mostramos el ranking por pantalla con colores __printRanking(sorted_net_list, colored_text=True, num_nets_to_show=num_nets_to_show) # Obtenemos el ranking como str sin colores str_ranking = __printRanking(sorted_net_list, just_return_str=True, num_nets_to_show=num_nets_to_show, str_type="tab") # Enviamos ranking al admin sendMSG("Mostrando ranking de " + str(len(sorted_net_list)) + " redes:") sendMSG(str_ranking, dont_print=True)
def saveOneDoneTask(task): """ Guarda una tarea completada en el gran json de entrenamientos realizados. Si el json no existe, lo crea y mete la tarea completada dentro. """ # Cargamos el gran json de entrenamientos realizados big_trained_json = info_handler.loadTheBigTrainedJson() # Convertimos la tarea a formato json jsoned_task = info_handler.CL_trainer2json(task) # Acumulamos la tarea en el gran json de entrenamientos realizados net_name = jsoned_task["model_name"] big_trained_json[net_name] = jsoned_task # Guardamos el json info_handler.saveTheBigTrainedJson(big_trained_json)