args = parser.parse_args() args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()

时间: 2023-09-07 14:14:34 浏览: 190
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解决Jupyter Notebook使用parser.parse_args出现错误问题

这是argparse模块的用法示例的一部分，它使用parse_args()方法从命令行中解析参数，并将结果保存在args变量中。接下来，它根据解析出的--no-cuda参数的值和当前系统是否支持CUDA来设置args.cuda变量的值。 具体来说，这里的代码将args.no_cuda取反并与torch.cuda.is_available()的值做与运算，如果结果为True，则将args.cuda设置为True，否则设置为False。这样，args.cuda将表示是否启用CUDA训练。 例如，如果我们在命令行中输入： ``` python myscript.py --no-cuda ``` 而当前系统不支持CUDA，则解析后的结果将是： ``` args.no_cuda = True args.cuda = False ``` 这样，我们就可以使用args.cuda来确定是否需要在GPU上运行代码。
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Jupyter notebook 上无法使用argparse.parse_args()

args.useCuda = input("是否使用GPU加速(y/n): ").lower() == "y" # 其他参数... 5. **使用配置文件**：另一种方法是将参数保存在配置文件（如.json或.yaml）中，然后在Notebook中读取它们。 python...

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时...

def main(): args = parser.parse_args() if args.seed is not None: random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) cudnn.deterministic = True main_worker(args)

该函数首先调用 "parser.parse_args()" 方法来解析命令行参数。如果参数 "args.seed" 不为空，则通过设置相关随机数生成器（random、numpy.random 和 torch）的种子来确保生成的随机数不受外部因素的影响。最后，它...

if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="Flask api exposing yolov5 model") parser.add_argument("--port", default=5000, type=int, help="port number") args = parser.parse_args() model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s", force_reload=True).autoshape() # force_reload to recache app.run(host="0.0.0.0", port=args.port) # debug=True causes Restarting with stat

这段代码的作用是：如果当前文件作为主程序运行，那么会创建一个 argparse.ArgumentParser ...接着会解析命令行参数，并将结果保存在 args 变量中。最后会加载一个名为 "yolov5s" 的 yolov5 模型，并将其自适应形状。

@torch.no_grad() def main(): global args, save_path args = parser.parse_args() data_dir = Path(args.data) print("=> fetching img pairs in '{}'".format(args.data)) if args.output is None: save_path = data_dir/'flow' else: save_path = Path(args.output) print('=> will save everything to {}'.format(save_path)) save_path.makedirs_p() # Data loading code input_transform = transforms.Compose([transforms.Normalize(mean=[0,0,0], std=[255,255,255]) ])

这段代码定义了一个名为 main 的函数，并使用装饰器 @torch.no_grad() 来禁用梯度计算，以减少内存消耗。 main 函数首先使用 parser.parse_args() 解析命令行参数，并将结果保存在全局变量 args 中。 接...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

args = parser.parse_args() save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt from model import MLP import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size') parser.add_argument('--nEpochs', type=int, default=100, help='number of epochs to train for') parser.add_argument('--LR', type=float, default=0.001, help='learning rate for net') opt = parser.parse_args() # 数据集预处理 df = pd.read_csv("C:/Users/shen/Desktop/housing.csv", delim_whitespace=True) # Turn into Numpy arrays arr = df.to_numpy(dtype='float') # Split the features and the labels X = arr[:, :-1] y = np.expand_dims(arr[:, -1], 1) ones = np.ones((X.shape[0], 1)) X_new = np.hstack((ones, X)) # Split the dataset into train set and test set indices = np.random.permutation(X_new.shape[0]) train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):] X_train, X_test = X_new[train_indices, :], X_new[test_indices, :] y_train, y_test = y[train_indices, :], y[test_indices, :] model = MLP() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.train() optim_model = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.LR)#Adam优化器 # for epoch in range(opt.nEpochs): # # START CODE HERE # # END CODE HERE # torch.save(model.state_dict(),"C:/Users/shen/Desktop/checkpoint/net_weight.pth")帮我解释这里面每行代码的意思

这段代码主要是在导入一些Python的库（如numpy，pandas，matplotlib等），以及导入一个叫做MLP的模型。同时还使用了一些PyTorch的库（如optim，nn等）。...最后通过parse_args()函数解析这些参数。

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) 表示使用父类的构造函数来初始化子类，这里父类是 Ui_MainWindow。...parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器，用来解析输入的参数。

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号，或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频：{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows()，请指出这段代码的错误

1. 确保已经正确安装了 cv2 和 torch 库。 2. 确保视频文件路径和权重文件路径是正确的。 3. 确保输入的视频文件格式与代码中指定的编解码器相匹配，否则可能无法写入输出视频。 4. 确保设备编号是正确的，如果...

上述表述和我下载的官方代码不一样，以下是我截取的部分源代码，请重新整理if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/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')

args = parser.parse_args() # 加载模型权重 device = select_device(args.device) # 使用指定设备 model = attempt_load(args.weights, map_location=device) # 加载模型 # 初始化时间记录和报警规避相关变量 ...

pytorch微调模型使用parser.add_argument的例子

我可以为您提供一个简单的...args = parser.parse_args()# 使用参数 batch_size = args.batch_size# 创建DataLoader train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')

device = torch.device('cpu') if args.device == 'cpu' else torch.device(f'cuda:{args.device}') # 移动模型到指定设备 model.to(device) 这样你就可以通过命令行参数来控制Yolov5模型的设备选择了。

device = torch_utils.select_device(opt.device) NameError: name 'opt' is not defined

opt = parser.parse_args() 在这个例子中，我们使用 argparse 模块来解析命令行参数，并将结果保存在 opt 变量中。你可以根据自己的需求来定义 opt，只要保证在代码中使用之前进行定义即可。 ### 回答2...

AttributeError: module 'parser' has no attribute 'parse_args'

你的问题是关于AttributeError: module 'parser' has no attribute 'parse_args'的错误。根据引用所提到的错误信息，这个错误是由于在代码中调用了'parser'模块的'parse_args'方法，但是该模块没有这个方法导致的。...

yolov5预测时img = Image.open(args.img) # 在图像上运行YOLOv5模型，获取预测结果 results = model(img,32) 参数要怎么写

args = parser.parse_args() # 加载图像 img = Image.open(args.img) # 将图像转换为模型期望的格式（例如 BGR 到 RGB，像素值归一化等） img = img.convert('RGB') img = torch.from_numpy(np.array(img))....

在运行模型后出现：D:\anaconda\envs\sdsd_torch\python.exe C:\Users\24543\PycharmProjects\python爬虫\main.py NAME main.py SYNOPSIS main.py GROUP | COMMAND GROUPS GROUP is one of the following: os OS routines for NT or Posix depending on what system we're on. ipdb t The torch package contains data structures for multi-dimensional tensors and defines mathematical operations over these tensors. Additionally, it provides many utilities for efficient serializing of Tensors and arbitrary types, and other useful utilities. tv tqdm opt fire The Python Fire module. COMMANDS COMMAND is one of the following: NetG 生成器定义 NetD 判别器定义 AverageValueMeter Meters provide a way to keep track of important statistics in an online manner. Config train generate 随机生成动漫头像，并根据netd的分数选择较好的

args = parser.parse_args() print(args) 那么你需要在命令行中指定相应的参数，例如： bash python my_program.py --option value 如果你没有指定参数，或者参数不符合规范，那么程序会输出帮助文档...

def main(args):给我完整代码

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") generator = Generator().to(device) discriminator = Discriminator().to(device) if args.generator_model_weight_path: print(f...

Traceback (most recent call last): File "detect.py", line 50, in <module> device NameError: name 'device' is not defined

name 'device' is not defined的意思是程序试图引用名为'device'的变量或对象，但是该变量在当前作用域内并没有被声明或者初始化。 在detect.py的上下文中，通常'device'可能是用于指示设备类型（如CPU、GPU等...

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资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩