parser.add_argument("--experiment", "-e", metavar="NAME", dest="experiment") parser.add_argument("--model-load", "-ml", metavar="PATH", dest="demo_eval.net_path")代码解释

时间: 2023-07-22 20:09:53 浏览: 122
这段代码是使用 Python 的 argparse 模块来解析命令行参数。它使用 `add_argument` 方法来添加两个参数。 第一个参数是 `--experiment` 或者 `-e`,它用于指定实验的名称。`metavar="NAME"` 指定了参数的显示名称,`dest="experiment"` 指定了参数解析后的存储位置。 第二个参数是 `--model-load` 或者 `-ml`,它用于指定模型加载的路径。`metavar="PATH"` 指定了参数的显示名称,`dest="demo_eval.net_path"` 指定了参数解析后的存储位置。 这段代码的作用是在命令行中解析 `--experiment` 和 `--model-load` 这两个参数,并将解析后的值存储在 `experiment` 和 `demo_eval.net_path` 变量中供后续使用。
相关问题

parser.add_argument -d -m -l -p

`parser.add_argument`是Python中argparse模块提供的一个函数,用于解析命令行参数。其中,`-d`、`-m`、`-l`和`-p`是各自的选项标志,表示不同的参数选项。 例如,使用以下代码可以添加这四个选项: ```python import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-d', help='description of argument d') parser.add_argument('-m', help='description of argument m') parser.add_argument('-l', help='description of argument l') parser.add_argument('-p', help='description of argument p') ``` 这样,当运行Python脚本时,可以在命令行中添加这些选项来传递参数。例如: ```bash python script.py -d arg1 -m arg2 -l arg3 -p arg4 ``` 其中,`arg1`、`arg2`、`arg3`和`arg4`是各自选项所要接收的参数。

parser.add_argument("--n_cpu",

`parser.add_argument("--n_cpu", ...)`是用于给ArgumentParser添加一个名为"--n_cpu"的程序参数信息的方法。具体的参数信息可以根据需求进行设置,例如设置参数的类型、默认值、帮助信息等。 以下是一个示例: ```python import argparse # 创建ArgumentParser对象 parser = argparse.ArgumentParser(description='test') # 添加程序参数信息 parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=4, help='Number of CPUs to use.') # 解析命令行参数 args = parser.parse_args() # 使用解析后的参数 print("Number of CPUs to use:", args.n_cpu) ``` 在上述示例中,`--n_cpu`是一个整型参数,其默认值为4,帮助信息为"Number of CPUs to use."。通过`parser.parse_args()`方法解析命令行参数后,可以使用`args.n_cpu`来获取用户输入的参数值。
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请帮我翻译每一句代码:def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') 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='show 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('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 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('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求:如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

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