parser.add_argument这个函数当中的参数nargs是何含义？

`nargs` 参数指定在命令行中需要读取的参数数量。它可以接受的值有以下几种：

- `None`：默认值，表示只读取一个参数。
- `'?'`：表示读取零个或一个参数。
- `'*'`：表示读取零个或多个参数，返回一个列表。
- `'+'`：表示读取一个或多个参数，返回一个列表。
- `int`：表示读取固定数量的参数。

例如，如果将 `nargs='+'` 设置为一个参数，则该参数将读取至少一个参数，返回一个列表。如果将 `nargs=2` 设置为一个参数，则该参数将读取两个参数，并将它们作为元组返回。

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### ------- 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。另外，还有一些参数用于控制训练的细节，例如是否使用多个种子来训练（itr参数）、是否调整学习率（lradj参数）等等。最后，还有一些参数可以控制模型的加载、继续训练、评估等等。

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()

这段代码是用 argparse 库创建了一个命令行参数解析器。它有以下参数：

- data_cfg_path：数据配置文件的路径。
- main_cfg_path：主配置文件的路径。
- 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，默认为 True。
- ckpt_path：预训练的模型路径，有助于使用预训练的粗略 LoFTR。
- disable_ckpt：是否禁用检查点保存（用于调试）。
- profiler_name：性能分析器名称，可选项为“inference”、“pytorch”，或不设置。
- parallel_load_data：是否使用多个进程加载数据集。

然后，使用 PyTorch Lightning 的函数 `pl.Trainer.add_argparse_args` 将 PyTorch Lightning 特定的参数添加到该解析器中。最后，解析器通过 `parser.parse_args()` 解析命令行参数并返回结果。