fastTextで学習したモデルの引数を表示させたい

Question

fastTextの公式ドキュメントに従って，ハイパーパラメータの自動調整を試みました．
https://fasttext.cc/docs/en/autotune.html

自動調整は成功したのですが，最適化されたパラメータの値を表示する方法がわかりません．

学習は以下のように行いました．

model = ft.train_supervised(input='train.txt',autotuneValidationFile='test.txt')

引数例

input # training file path (required)
lr # learning rate [0.1]
dim # size of word vectors [100]
ws # size of the context window [5]
epoch # number of epochs [5]
minCount # minimal number of word occurences [1]
minCountLabel # minimal number of label occurences [1]
minn # min length of char ngram [0]
maxn # max length of char ngram [0]
neg # number of negatives sampled [5]
wordNgrams # max length of word ngram [1]
loss # loss function {ns, hs, softmax, ova} [softmax]
bucket # number of buckets [2000000]
thread # number of threads [number of cpus]
lrUpdateRate # change the rate of updates for the learning rate [100]
t # sampling threshold [0.0001]
label # label prefix ['label']
verbose # verbose [2]
pretrainedVectors # pretrained word vectors (.vec file) for supervised learning []

Comments

[toast-uz]

https://fasttext.cc/docs/en/python-module.html
によると、以下のように書かれています。単純に model.lrとかで値を取れるのではないでしょうか？またその直下にget系メソッドも多数書かれており、こちらでも取り出せると思います。
model object
train_supervised, train_unsupervised and load_model functions return an instance of _FastText class, that we generaly name model object.
This object exposes those training arguments as properties : lr, dim, ws, epoch, minCount, minCountLabel, minn, maxn, neg, wordNgrams, loss, bucket, thread, lrUpdateRate, t, label, verbose, pretrainedVectors. So model.wordNgrams will give you the max length of word ngram used for training this model.

[kotamu]

model. の形で取り出せました．ありがとうございます！

[toast-uz]

よかったです。自己解決でクローズお願いします。

Answer 1

model. の形で取り出せました