args = {**vars(args),**default_args}

这行代码是将两个字典 `vars(args)` 和 `default_args` 合并成一个字典，并将结果赋值给变量 `args`。

其中 `vars(args)` 返回一个字典，包含了命令行参数解析后的结果，而 `default_args` 是一个默认的字典，包含了一些默认值。

这行代码使用了 Python 3.5+ 的新特性，即字典解包操作符 `**`，它可以将字典打散成为独立的键值对，方便地合并到另一个字典中。

相关问题

下面这段代码的作用是什么：def ovssc_inference( data_pickle_path: str, model_ckpt_path: str, dump_path: str = "visualization/", ): args = config_parser().parse_args( args=["--load", model_ckpt_path, "--file_path", data_pickle_path] ) with open(os.path.dirname(args.load) + "/args.pkl", "rb") as file: exp_args = pickle.load(file) for arg in vars(exp_args): if any(arg == s for s in ["device", "file_path", "load"]): continue setattr(args, arg, getattr(exp_args, arg)) args.domain_randomization = False scene_bounds = tuple(args.scene_bounds) logging.info("Preparing batch")

这段代码的作用是进行 OVSSC 推理，其中 data_pickle_path 是数据 pickle 文件的路径，model_ckpt_path 是模型的 checkpoint 文件路径，dump_path 是可视化结果的保存路径。代码中还加载了模型的参数，并设置了一些参数，最后进行了批处理。

if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ，方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径，可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数，用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

这个代码段的作用是：
1. 检查当前运行的代码是否为主程序，而不是被其他程序导入后调用的子程序；
2. 如果是主程序，则调用 parse_args() 函数解析命令行参数，并将结果保存在 args 变量中；
3. 打印所有解析后的参数列表，并用 pprint() 函数以易于阅读的格式输出。