parser.add_argument('--maxdisp', type=int ,default=192,什么意思

时间: 2024-02-02 16:04:28 浏览: 95
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Python库 | pyIPCMI.Parser.Files-1.1.3-py3-none-any.whl

这段代码是在解析器对象中添加一个命令行参数，用于设置PSMNet算法中的最大视差值（max disparity）。其中，'--maxdisp'是参数名，type=int表示这个参数的类型为整数，default=192表示如果用户没有指定这个参数，则默认使用最大视差值为192。换句话说，如果用户在命令行中输入了'--maxdisp'参数，则程序会将其值解析为一个整数，并将其赋值给maxdisp变量。如果用户没有输入这个参数，则程序会将maxdisp的默认值192赋值给它。
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parser = argparse.ArgumentParser(description='PSMNet') parser.add_argument('--maxdisp', type=int ,default=192, help='maxium disparity') parser.add_argument('--model', default='stackhourglass', help='select model') parser.add_argument('--datapath', default='/media/jiaren/ImageNet/SceneFlowData/', help='datapath') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='number of epochs to train') parser.add_argument('--loadmodel', default= None, help='load model') parser.add_argument('--savemodel', default='./', help='save model') parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False, help='enables CUDA training') parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S', help='random seed (default: 1)') args = parser.parse_args()什么意思

通过 add_argument() 方法，我们可以向解析器中添加需要解析的参数信息。具体来说，这段代码添加了如下参数： - "--maxdisp"：表示最大视差值，默认为 192。 - "--model"：表示使用的深度学习模型，默认为 ...

parser.add_argument('--maxdisp', type=int ,default=192, help='maxium disparity')什么意思

在这里，'maxium disparity'就是为--maxdisp参数添加的帮助信息，它说明了这个参数表示的是最大视差值。当用户在命令行中输入-h或--help参数时，程序会显示所有命令行参数的帮助信息，其中就包括--maxdisp参数的帮助...

parser.add_argument('--num_workers', default=4, type=int) parser.add_argument('--dataset', default='CDDataset', type=str) parser.add_argument('--data_name', default='LEVIR', type=str) parser.add_argument('--batch_size', default=8, type=int) parser.add_argument('--split', default="train", type=str) parser.add_argument('--split_val', default="val", type=str) parser.add_argument('--img_size', default=256, type=int)什么意思

这是一段 Python 代码，用于设置训练数据集的参数。其中，'num_workers'表示用于数据加载的线程数量，默认为4；'dataset'表示所使用的数据集类别，默认为'CDDataset'；'data_name'表示所使用的具体数据集名称，默认...

# Basic options parser.add_argument("-style_image", help="Style target image", default='examples/inputs/seated-nude.jpg') parser.add_argument("-style_blend_weights", default=None) parser.add_argument("-content_image", help="Content target image", default='examples/inputs/tubingen.jpg') parser.add_argument("-image_size", help="Maximum height / width of generated image", type=int, default=450) parser.add_argument("-gpu", help="Zero-indexed ID of the GPU to use; for CPU mode set -gpu = c", default=0) # Optimization options parser.add_argument("-content_weight", type=float, default=5e0) parser.add_argument("-style_weight", type=float, default=1e2) parser.add_argument("-normalize_weights", action='store_true') parser.add_argument("-normalize_gradients", action='store_true') parser.add_argument("-tv_weight", type=float, default=1e-3) parser.add_argument("-num_iterations", type=int, default=1000) parser.add_argument("-init", choices=['random', 'image'], default='random') parser.add_argument("-init_image", default=None) parser.add_argument("-optimizer", choices=['lbfgs', 'adam'], default='lbfgs') parser.add_argument("-learning_rate", type=float, default=1e0) parser.add_argument("-lbfgs_num_correction", type=int, default=100) # Output options parser.add_argument("-print_iter", type=int, default=50) parser.add_argument("-save_iter", type=int, default=100) parser.add_argument("-output_image", default='out.png')这段代码是什么意思？

这段代码是一个命令行参数解析器（parser），用于解析用户在命令行中输入的参数。它定义了一系列可用的选项和默认值，用于控制图像样式迁移算法的行为。下面是每个参数的含义： - -style_image: 指定样式目标图像...

### ------- training settings -------------- parser.add_argument('--cols', type=str, nargs='+', help='file list') parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0, help='data loader num workers') parser.add_argument('--itr', type=bool, default=False, help='multiple seeds or not') parser.add_argument('--train_epochs', type=int, default=100, help='train epochs') parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size of train input data') parser.add_argument('--patience', type=int, default=10, help='early stopping patience') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0001, help='optimizer learning rate') parser.add_argument('--loss', type=str, default='mae',help='loss function') parser.add_argument('--lradj', type=int, default=1,help='adjust learning rate') parser.add_argument('--save', type=bool, default=True, help='save the output results') parser.add_argument('--model_name', type=str, default='LightTS') parser.add_argument('--resume', type=bool, default=False) parser.add_argument('--evaluate', type=bool, default=False)

这是一段训练设置的代码，可以用于训练一个名为LightTS的模型。它包括了许多参数设置，例如训练时的epoch数、batch size、学习率、损失函数、early stopping的patience、是否保存输出结果等等。...

帮我注释下代码：'# ---------------------------网络传输参数---------------------------------------- parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--host', type=str, default='127.0.0.1') parser.add_argument('--port', type=int, default=10087) parser.add_argument('--level', type=int, default=1) parser.add_argument('-v', '--version', type=int, default=4) args = parser.parse_args() IP = args.host PORT = args.port VERSION = args.version LEVEL = args.level'

parser.add_argument('--port', type=int, default=10087) # 添加一个名为‘--level’的参数，类型为整数，默认值为1 parser.add_argument('--level', type=int, default=1) # 添加一个名为‘-v’或‘--version’的...

parser.add_argument("--eval_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--save_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--test_size", type=int, default=200) parser.add_argument("--resume_from_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--lora_remote_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--ignore_data_skip", type=str, default="False") 里面的ignore_data_skip resume_from_checkpoint eval_steps test_size 这些参数的作用是什么

这些参数的作用如下： - ignore_data_skip: 控制是否忽略数据跳过，默认为"False"，即不忽略。当设置为"True"时，模型将不会跳过任何数据，而是使用所有可用的数据进行训练。 - resume_from_checkpoint: 指定要...

parser.add_argument('--optimizer', default='sgd', type=str) parser.add_argument('--lr', default=0.01, type=float) parser.add_argument('--max_epochs', default=100, type=int) parser.add_argument('--lr_policy', default='linear', type=str, help='linear | step') parser.add_argument('--lr_decay_iters', default=100, type=int) args = parser.parse_args() utils.get_device(args) print(args.gpu_ids)什么意思

这是一段用Python编写的代码，通过parser.add_argument()函数定义了一些命令行参数，包括优化器(optimizer)，学习率(lr)，最大迭代次数(max_epochs)，学习率策略(lr_policy)，学习率衰减迭代次数(lr_decay_iters)...

def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--max_bz", type=int, default=10, help="batch_size of yolov5_model") parser.add_argument("--max_bz_pose", type=int, default=5, help="batch_size of pose_model") parser.add_argument("--max_num_processes", type=int, default=1) parser.add_argument("--logger_name_model", type=str, default="model") parser.add_argument("--logger_name_socket", type=str, default="socket") parser.add_argument("--device", type=int, default=0) parser.add_argument("--flip_test", action="store_true") parser.add_argument("--ip_port", type=int, default=8008) parser.add_argument("--mem_config", type=str, default="/home/cyliu35/teacher_behavior_callphone/app/src/mem_config.yml") parser.add_argument("--gap", type=int, default=5) parser.add_argument("--process_imgs_thres", type=int, default=21) parser.add_argument("--window_size", type=int, default=7, help="the size of the window to aggregate scores") parser.add_argument("--track", action="store_true", help="using tracking module") parser.add_argument("--visualization", action="store_true", help="whether to visualize the results") parser.add_argument("--block", action="store_true", help="whether to split the image to blocks") parser.add_argument( "--log_rotator", type=str, default="D", choices=["S", "M", "H", "D", "W0", "W1", "W2", "W3", "W4", "W5", "W6"]) parser.add_argument("--log_keep", type=int, default=7) return parser.parse_args()

这段代码是一个解析命令行参数的函数。它使用argparse模块创建一个ArgumentParser对象，并为该对象添加了一些参数。每个参数都有自己的类型、默认值和帮助信息。最后，函数使用parse_args()方法解析命令行参数，并...

if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="number of epochs") parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4, help="size of each image batch") parser.add_argument("--gradient_accumulations", type=int, default=2, help="number of gradient accums before step") parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") parser.add_argument("--data_config", type=str, default="config/coco.data", help="path to data config file") parser.add_argument("--pretrained_weights", type=str, help="if specified starts from checkpoint model") parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=0, help="number of cpu threads to use during batch generation") parser.add_argument("--img_size", type=int, default=416, help="size of each image dimension") parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=1, help="interval between saving model weights") parser.add_argument("--evaluation_interval", type=int, default=1, help="interval evaluations on validation set") parser.add_argument("--compute_map", default=False, help="if True computes mAP every tenth batch") parser.add_argument("--multiscale_training", default=True, help="allow for multi-scale training") opt = parser.parse_args() print(opt)

这段代码是一个 Python 脚本，用于训练 YOLOv3 目标检测模型。它使用 argparse 模块来解析命令行参数，并将这些参数存储在 opt 对象中。这些参数包括训练轮数、批量大小、梯度积累次数、模型定义文件路径、数据配置...

parser.add_argument('--n_class', default=2, type=int) parser.add_argument('--net_G', default='base_resnet18', type=str, help='base_resnet18') parser.add_argument('--loss', default='ce', type=str)什么意思

这是一个 Python 脚本中的参数配置，用于模型训练。可以通过命令行修改相应的参数值。其中，--n_class 表示分类任务中的类别数量，--net_G 表示使用的神经网络模型...默认的参数值分别为 2、'base_resnet18' 和 'ce'。

parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='number of epochs to train') parser.add_argument('--loadmodel', default= None, help='load model') parser.add_argument('--savemodel', default='./', help='save model') parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False, help='enables CUDA training') parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S', help='random seed (default: 1)') args = parser.parse_args()什么意思

其中，parser 是一个 ArgumentParser 类的实例，add_argument() 是 ArgumentParser 类的一个方法，用于向解析器中添加参数信息。通过这些代码，我们可以在命令行中指定训练深度学习模型的相关参数。 具体来说，这些...

### ------- input/output length settings -------------- parser.add_argument('--seq_len', type=int, default=96, help='input sequence length of LightTS, look back window') parser.add_argument('--pred_len', type=int, default=48, help='prediction sequence length, horizon') parser.add_argument('--lastWeight', type=float, default=1.0)

具体来说，它使用了 add_argument() 方法来添加三个参数： 1. --seq_len：表示输入序列的长度，即LightTS的窗口大小，它是一个整数类型，可以被指定但不是必须的， 默认为 96。 2. --pred_len：表示预测...

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求：如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() if args.dataset in {'Cora', 'CiteSeer', 'PubMed'}: ...

parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument( 'data_cfg_path', type=str, help='data config path') parser.add_argument( 'main_cfg_path', type=str, help='main config path') parser.add_argument( '--exp_name', type=str, default='default_exp_name') parser.add_argument( '--batch_size', type=int, default=4, help='batch_size per gpu') parser.add_argument( '--num_workers', type=int, default=4) parser.add_argument( '--pin_memory', type=lambda x: bool(strtobool(x)), nargs='?', default=True, help='whether loading data to pinned memory or not') parser.add_argument( '--ckpt_path', type=str, default=None, help='pretrained checkpoint path, helpful for using a pre-trained coarse-only LoFTR') parser.add_argument( '--disable_ckpt', action='store_true', help='disable checkpoint saving (useful for debugging).') parser.add_argument( '--profiler_name', type=str, default=None, help='options: [inference, pytorch], or leave it unset') parser.add_argument( '--parallel_load_data', action='store_true', help='load datasets in with multiple processes.') parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) return parser.parse_args()

- exp_name：实验名称，默认为“default_exp_name”。 - batch_size：每个 GPU 的批处理大小，默认为 4。 - num_workers：数据加载器使用的工作进程数，默认为 4。 - pin_memory：是否将数据加载到锁定内存中，默认...

# Environment parser.add_argument("--scenario-name", type=str, default="pursuit", help="name of the scenario script") parser.add_argument("--algo_name", type=str, default="ddpg", help="") parser.add_argument("--max-episode-len", type=int, default=350, help="maximum episode length") parser.add_argument("--time-steps", type=int, default=100, help="number of episodes") # 一个地图最多env.n个agents，用户可以定义min(env.n,num-adversaries)个敌人，剩下的是好的agent # parser.add_argument("--num-adversaries", type=int, default=1, help="number of adversaries") parser.add_argument("--n-agents", type=int, default=5, help="number of adversaries")

这段代码是用于解析环境相关的命令行参数，以便在运行程序时，用户可以通过命令行输入相关参数来控制程序的行为。 具体来说，这段代码包含了以下几个命令行参数： - --scenario-name：环境场景的名称，默认为 ...

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) 表示使用父类的构造函数来初始化子类，这里父类是 Ui_MainWindow。...parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器，用来解析输入的参数。

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【机器学习预测区间入门】：从概念到实现

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如何修改QSpinBox的文字颜色？

在PyQt5中，你可以使用`setFontColor()`方法来修改QSpinBox内文字的颜色。下面是一个示例，展示了如何将QSpinBox的文字颜色改为红色： ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QSpinBox from PyQt5.QtGui import QColor, QFont app = QApplication([]) # 创建一个QSpinBox实例 spin_box = QSpinBox() # 创建一个字体对象，并设置颜色 font = QFont() font
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爱心援助动态网页教程：前端开发实战指南

资源摘要信息:"HTML+CSS+JS+JQ+Bootstrap的爱心援助传播动态响应式网页.7z" 本资源文件是一套包含HTML、CSS、JavaScript、jQuery以及Bootstrap框架的前端开发套件，用于构建动态响应式的网页。资源名称表明其应用场景是面向爱心援助传播项目，强调了动态性和响应式设计的重要性。这不仅仅是一个简单的代码包，而是包含实战应用、详尽注释和框架特性的系统学习材料。 知识点详述： 1. HTML：超文本标记语言（HyperText Markup Language）是构建网页骨架的基石。HTML通过一系列的标签（tags）来定义网页内容的结构和类型，如段落、图片、链接等。在本资源中，HTML用于搭建信息架构，定义网页的基本内容和元素布局。 2. CSS：层叠样式表（Cascading Style Sheets）是用于设置网页样式的语言。CSS负责网页的外观和视觉表现，包括颜色、字体、布局等。通过CSS，开发者能够将网页设计转化为可视化界面，增强用户体验。资源中的CSS将专注于塑造视觉风格，让网页内容更加美观和专业。 3. JavaScript：是一种脚本语言，能够在浏览器中执行，实现网页的动态效果。JavaScript是网页交互的灵魂，通过JavaScript可以实现表单验证、动态内容更新、动画效果等功能。在本资源中，JavaScript将与jQuery结合使用，以简化DOM操作，提高开发效率。 4. jQuery：是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库。jQuery通过封装大量的JavaScript操作，简化了DOM操作、事件处理、动画和Ajax交互等，使得开发者可以更加高效地编写JavaScript代码。资源中的jQuery将被用来打造动态交互，提升网站的交互体验。 5. Bootstrap：是目前最流行的前端框架之一，它基于HTML、CSS、JavaScript，主要用于响应式布局和界面设计。Bootstrap提供了一套完整的界面组件和栅格系统，可以快速设计出适应不同屏幕尺寸的网页布局。资源中的Bootstrap用以确保网站在各种设备上都能提供良好的用户体验。 实战应用与注释：资源文件中的源码将对每一个关键点进行详细注释，帮助开发者理解代码逻辑和框架机制，从而加速学习和项目开发的进程。注释的详细程度和质量直接关系到学习效果，这也是本资源相较于普通模板或者教程更加有价值的地方。 适用人群：本资源适合于前端开发专业人士提升技能，也适合初学者从零开始构建高质量网站。无论目标是构建个人品牌站点还是开发功能丰富的电子商务平台，本资源都提供了坚实的技术支撑。 深入剖析与灵活运用：开发者在学习本资源时，应当深入剖析每一行代码，理解其背后的逻辑与功能，同时灵活运用各个框架的特性。这将有助于开发者在数字世界中脱颖而出，掌握前端技术的最新趋势，迈出构建卓越网站的第一步。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩