举例说明opt = parser.parse_args()的用法

时间: 2023-11-10 20:05:47 浏览: 215
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python optparse模块使用实例

这是一个关于Python编程的问题，可以回答。opt = parser.parse_args() 是用于解析命令行参数的代码，它能够将命令行传入的参数转换为Python程序中的变量，方便程序使用。使用该代码需要先定义一个命令行参数解析器parser，然后调用parse_args()方法来解析命令行参数，返回一个包含参数值的命名元组。
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args = parser.parse_args() BODY_PARTS = { "Nose": 0, "Neck": 1, "RShoulder": 2, "RElbow": 3, "RWrist": 4, "LShoulder": 5, "LElbow": 6, "LWrist": 7, "RHip": 8, "RKnee": 9, "RAnkle": 10, "LHip": 11, ...
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Python的argparse库使用详解

args = parser.parse_args() 通过上述代码创建了一个解析器，并在解析时将结果保存在args变量中。 在命令行中运行脚本时，可以使用“--help”选项来查看帮助信息： python test.py --help 通过add_...

opt = parser.parse_args()

The parse_args() function is called on an instance of the ArgumentParser class, which has been assigned to the variable 'parser'. The result of the parse_args() function is then assigned to the ...

elf.opt = self.parser.parse_args()

这段代码中，self.parser.parse_args() 是使用 argparse 模块解析命令行参数，返回一个 Namespace 对象，该对象包含了所有解析后的参数和对应的值。这些参数和值可以通过对象的属性来访问。 例如，如果有一个...

# opt = parser.parse_args(args=[])

在这行代码中，parser 是一个 argparse.ArgumentParser 类的实例，parser.parse_args() 方法是用来解析命令行参数的。如果没有传入任何参数，则 args=[]，即解析空参数列表。解析完成后，会将解析结果存储在一...

解释 opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size)

具体来说，parser.parse_args() 将命令行参数解析成一个对象 opt，它包含了用户输入的各种参数选项及其值。 check_img_size 函数是一个自定义的函数，它用于确保输入的图片尺寸是合法的。如果输入的尺寸不...

opt = parser.parse_args()什么意思

parser是一个ArgumentParser类的实例，parse_args()是该类的一个方法，用于解析命令行参数并返回一个包含参数值的命名空间（Namespace）对象。opt是一个变量名，用于存储解析后的命令行参数值。

opt, unknown = parser.parse_known_args()

其中 parser 是一个 ArgumentParser 对象，通过调用 parse_known_args() 方法来解析命令行参数。opt 是一个对象，包含命令行参数的值，unknown 是一个列表，包含没有被识别的命令行参数。这个语句的作用是...

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-opt", type=str, help="Path to option YMAL file.") parser.add_argument( "--launcher", choices=["none", "pytorch"], default="none", help="job launcher" ) parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=0) args = parser.parse_args() opt = option.parse(args.opt, is_train=True)

最后，option.parse()方法会使用args.opt的值来解析YMAL文件，并将结果存储在opt变量中。is_train=True表示这是一个训练过程中的解析。 这段代码的作用是读取命令行参数和YMAL文件，并将其解析为相应的对象...

opt = parser.parse_args() print(opt) try: os.makedirs(opt.outf) except OSError: pass

首先，代码使用parser.parse_args()解析命令行参数，将结果保存在opt变量中。 接下来，代码使用os.makedirs(opt.outf)尝试创建一个输出目录，目录路径为opt.outf。如果目录已存在，会抛出OSError异常，...

opt = parser.parse_args()if opt.adv>0 and iter%opt.aiter==0: inputs_adv = ODFA(model, inputs) outputs_adv = model(inputs_adv)

在Python的argparse模块中，parser.parse_args()用于解析命令行参数。给定的代码片段展示了如何定义并解析命令行选项（如训练次数 -lr）。args = parser.parse_args(args=[]) 是用来接收默认参数或从命令行...

warnings.filterwarnings("ignore") parser = argparse.ArgumentParser(description='Train Super Resolution Models') parser.add_argument('--crop_size', default=81, type=int, help='training images crop size')#crop size 高分辨率图像的大小 parser.add_argument('--upscale_factor', default=6, type=int, choices=[2, 3, 4, 6, 8], help='super resolution upscale factor')#upscale_factor 超分辨率的倍数 parser.add_argument('--num_epochs', default=100, type=int, help='train epoch number')#num_epochs 训练的轮数，默认为100 if __name__ == '__main__': opt = parser.parse_args() CROP_SIZE = opt.crop_size UPSCALE_FACTOR = opt.upscale_factor NUM_EPOCHS = opt.num_epochs

这段代码是用 argparse 模块来解析命令行参数，并将...在该代码中，还设置了默认值和帮助信息，以方便用户使用。最后，通过 if __name__ == '__main__' 判断当前脚本是否为主程序，如果是，则执行参数解析和赋值操作。

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)

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、数据配置文件路径、预训练权重文件路径、CPU 线程数、图像大小、保存...

import argparse import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from colorizers import * matplotlib.use('TKAgg') parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i','--img_path', type=str, default='imgs/ansel_adams3.jpg') parser.add_argument('--use_gpu', action='store_true', help='whether to use GPU') parser.add_argument('-o','--save_prefix', type=str, default='saved', help='will save into this file with {eccv16.png, siggraph17.png} suffixes') opt = parser.parse_args()

这个脚本的作用是将一张彩色图像转换成灰度图像，并使用两种不同的颜色映射方法将其转换回彩色图像。其中，"-i"选项指定输入图像的路径，"--use_gpu"选项表示是否使用GPU加速，"-o"选项指定输出文件的前缀。最终，...

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...最后，函数使用parse_args()方法解析命令行参数，并返回一个包含参数值的命名空间对象。你可以根据需要修改参数的值和添加新的参数。

代码解释 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/yolov5s.pt', help='model.pt path') parser.add_argument('--source', type=str, default=info1, help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') 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='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size)

IOU 阈值、输出视频编码器、使用的设备（GPU 或 CPU）、是否显示结果、是否保存结果到文本文件、需要过滤的类别等等，然后通过 parse_args() 方法将命令行输入的参数解析出来并赋值给 opt 变量。其中，check_img_...

解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

parse_args()函数使用cli.ArgsParser()创建一个命令行解析器，并添加了多个用于配置训练的命令行参数，如--resume表示恢复训练时的权重路径，--fp16表示是否使用混合精度训练等。 run()函数用于配置训练...

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') 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='display 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('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 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('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

这段代码是使用 argparse 库来解析命令行参数。通过 argparse.ArgumentParser() 创建一个解析...最后使用 parse_args() 方法解析命令行参数，得到一个 Namespace 对象 opt，其中包含了所有解析后的参数。最后打印 opt。

parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display 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('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 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('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') opt = parser.parse_args()

它使用 argparse 库来解析命令行参数，让用户可以在运行脚本时通过命令行传递不同的选项和参数。 这些参数用于配置目标检测模型的推理过程，具体含义如下： - --img-size：推理时图像的尺寸（像素） - --conf...

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