args = parse.parse_args()

这段代码是用来解析命令行参数的。它使用 Python 内置的 argparse 模块，可以帮助我们方便地处理命令行参数。parse_args() 方法会从命令行读取参数并返回一个命名空间对象，我们可以通过这个对象来访问参数的值。通常，我们需要在脚本中首先定义参数，然后在命令行调用脚本时传递这些参数。例如，下面是一个例子：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--name', help='Name of the person')
parser.add_argument('--age', help='Age of the person')

args = parser.parse_args()

print(f'Name: {args.name}, Age: {args.age}')

在命令行中调用这个脚本时，可以这样传递参数：

python myscript.py --name John --age 30

这样就会输出：

Name: John, Age: 30

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import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用 TensorFlow 构建了一个 ResNet18 模型，对图像进行分类任务。其中使用了 argparse 库来设置超参数，使用了 tf.data.Dataset 来进行数据处理和加载，使用了 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 来保存模型的训练结果。同时还使用了 matplotlib.pyplot 库来绘制训练和验证的 MSE（均方误差）曲线。

args = parser.parse_args() seed = args.seed

`args = parser.parse_args()`是用来解析命令行参数的，它会将命令行中传入的参数解析成一个对象，这个对象包含了所有的参数及其对应的值。而`seed = args.seed`则是将解析出来的参数对象中的`seed`属性的值赋给了`seed`变量。

举个例子，如果你在命令行中输入`python script.py --seed 123 --num-epochs 10`，那么`args`对象中就会包含`seed`属性和`num_epochs`属性，分别对应值为`123`和`10`。而`seed = args.seed`则会将`123`赋值给`seed`变量。