深度学习实验配置写起来总是头疼？sws 是一个极简、可预测、无坑的配置库，专为深度学习项目设计。

它区分“配置构建”和“配置使用”两个阶段：先写完配置（支持嵌套、依赖和懒计算），再调用 finalize() 固定所有值，还能用命令行覆盖参数，方便调试和实验管理。

主要特点：
- 配置写法简单直观，支持 lambda 懒加载，自动解析表达式
- 支持嵌套结构，字段间依赖安全无死循环
- finalize 后配置变只读，防止运行时意外改动
- 可从命令行动态覆盖参数，支持短名和完整路径
- 支持存储函数、序列化为 JSON，便于日志和复现
- 轻量无依赖，适合任何 Python 深度学习项目