parser.add_argument('--num_workers', default=4, type=int) parser.add_argument('--dataset', default='CDDataset', type=str) parser.add_argument('--data_name', default='LEVIR', type=str) parser.add_argument('--batch_size', default=8, type=int) parser.add_argument('--split', default="train", type=str) parser.add_argument('--split_val', default="val", type=str) parser.add_argument('--img_size', default=256, type=int)什么意思

这是一段 Python 代码，用于设置训练数据集的参数。其中，'num_workers'表示用于数据加载的线程数量，默认为4；'dataset'表示所使用的数据集类别，默认为'CDDataset'；'data_name'表示所使用的具体数据集名称，默认为'LEVIR'；'batch_size'表示每个batch中数据的数量，默认为8；'split'表示训练集的名称，默认为"train"；'split_val'表示验证集的名称，默认为"val"；'img_size'表示输入图片的大小，默认为256。

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parser.add_argument('--num-workers', type=int, default=0, help='Dataset workers')

这是一个命令行参数解析器中的一个参数，用于指定数据集的工作进程数量。参数名为 num-workers，类型为整数（int），默认值为 0，帮助信息为“Dataset workers”。在程序运行时可以通过命令行指定该参数的值，例如：--num-workers 4。如果用户没有指定该参数，则使用默认值。

parser.add_argument('--num-workers', type=int, default=0, help='Dataset workers')的参数作用是什么

这个参数用于指定数据集加载器（dataloader）的工作进程数量。在 PyTorch 中，使用多个工作进程可以加速数据集的加载和处理，尤其是当数据集非常大时。此参数的默认值为 0，表示不使用工作进程，而是在主进程中加载和处理数据集。如果设置为大于 0 的整数，则会启动相应数量的工作进程来加载和处理数据集。在程序运行时可以通过命令行指定该参数的值，例如：--num-workers 4。