parser.add_argument('--continue_train', action='store_true',
时间: 2024-01-28 11:05:45 浏览: 34
--continue_train 是一个命令行参数,它的作用是告诉程序在训练模型时是否要从之前的训练结果中继续训练。如果使用了 --continue_train 参数,程序会从之前的模型参数中加载权重,然后继续训练。如果没有使用 --continue_train 参数,则程序会从头开始训练一个新的模型。这个参数通常用于在之前的训练结果上进行微调或继续训练。
相关问题
parser.add_argument -d -m -l -p
`parser.add_argument`是Python中argparse模块提供的一个函数,用于解析命令行参数。其中,`-d`、`-m`、`-l`和`-p`是各自的选项标志,表示不同的参数选项。
例如,使用以下代码可以添加这四个选项:
```python
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-d', help='description of argument d')
parser.add_argument('-m', help='description of argument m')
parser.add_argument('-l', help='description of argument l')
parser.add_argument('-p', help='description of argument p')
```
这样,当运行Python脚本时,可以在命令行中添加这些选项来传递参数。例如:
```bash
python script.py -d arg1 -m arg2 -l arg3 -p arg4
```
其中,`arg1`、`arg2`、`arg3`和`arg4`是各自选项所要接收的参数。
parser.add_argument("--n_cpu",
`parser.add_argument("--n_cpu", ...)`是用于给ArgumentParser添加一个名为"--n_cpu"的程序参数信息的方法。具体的参数信息可以根据需求进行设置,例如设置参数的类型、默认值、帮助信息等。
以下是一个示例:
```python
import argparse
# 创建ArgumentParser对象
parser = argparse.ArgumentParser(description='test')
# 添加程序参数信息
parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=4, help='Number of CPUs to use.')
# 解析命令行参数
args = parser.parse_args()
# 使用解析后的参数
print("Number of CPUs to use:", args.n_cpu)
```
在上述示例中,`--n_cpu`是一个整型参数,其默认值为4,帮助信息为"Number of CPUs to use."。通过`parser.parse_args()`方法解析命令行参数后,可以使用`args.n_cpu`来获取用户输入的参数值。