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)