parser.add_argument('--continue_training', action='store_true', help='Whether to continue training from the best model')设置为True

`add_argument('--continue_training', action='store_true', help='Whether to continue training from the best model')` 这段代码看起来是Python中使用`argparse`模块构建命令行参数解析器的一部分。具体来说，它定义了一个名为`--continue_training`的命令行参数，该参数的动作（action）被设置为`'store_true'`，这意味着如果用户在运行程序时提供了这个参数，那么对应的变量将被设置为`True`；如果用户没有提供这个参数，则该变量默认为`False`。

帮助信息（help）描述了这个参数的用途，即决定是否从最佳模型继续训练。简而言之，如果你希望在训练过程中从上次保存的最佳模型开始，而不是从头开始，那么你可以在命令行中添加`--continue_training`参数来指示程序这样做。

如果你想要在代码中设置`--continue_training`参数为`True`，你可以有两种方法：
1. 直接在代码中设置一个变量：

   continue_training = True

2. 修改命令行参数解析逻辑，使得无需在命令行中显式指定`--continue_training`，程序默认继续训练：

   parser.add_argument('--continue_training', action='store_const', const=True, default=True, help='Whether to continue training from the best model')

在这个例子中，`action='store_const'`表示一旦`--continue_training`被提供，就存储`const`指定的值（这里是`True`），并且`default=True`保证了如果没有提供这个参数，默认也为`True`。