parser.add_argument( '--skip', type=int, default=1, help='Images to skip if input is a movie or directory')解析

这段代码是使用 Python 中的 argparse 模块来解析命令行参数。其中，`add_argument()` 方法用于添加命令行参数。

`--skip` 是一个可选参数，它表示如果输入是一个电影或目录，则要跳过的图像数量。`type=int` 表示参数类型是整数，`default=1` 表示如果用户没有提供该参数，则默认为 1。`help` 参数用于提供关于该参数的描述和说明。

当用户在命令行中输入 `--skip 5` 时，此参数将被解析为整数 5，并且相应的代码将会跳过输入电影或目录中的前 5 张图像。

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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

修改后的代码如下：

import argparse

parser = 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()

if args.dataset in {'Cora', 'CiteSeer', 'PubMed'}:
    for arg in vars(args):
        print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg)))
else:
    print("Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}.")

如果输入的 dataset 不是 {Cora, CiteSeer, PubMed} 中的任何一项，将会输出 "Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}."，否则将会输出各个参数的值。

请帮我翻译每一句代码：def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

def parse_opt():
# 定义 argparse 解析器
parser = argparse.ArgumentParser()

# 添加命令行参数
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL')
parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)')
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path')
parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold')
parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image')
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos')
parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3')
parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

# 返回解析器
return parser