FLAGS = parser.parse_args()解释代码

这段代码是使用Python内置的argparse模块来解析命令行参数。首先，我们需要先创建一个ArgumentParser对象，这里是通过parser = argparse.ArgumentParser()来实现的。然后，我们可以通过add_argument()方法来添加预定义的命令行参数，例如"--input"或"--output"。最后，我们通过parser.parse_args()方法来解析命令行参数并返回一个命名空间。这个命名空间包含了我们定义的所有参数及其对应的值，我们可以通过类似FLAGS.input的方式来获取对应的值。

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解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

这段代码是一个训练脚本的主要部分，其中包含了许多用于配置训练的命令行参数，以及定义训练过程的函数。

`parse_args()`函数使用`cli.ArgsParser()`创建一个命令行解析器，并添加了多个用于配置训练的命令行参数，如`--resume`表示恢复训练时的权重路径，`--fp16`表示是否使用混合精度训练等。

`run()`函数用于配置训练环境，包括初始化分布式训练和并行训练环境，加载模型权重，进行训练等。

`main()`函数是整个脚本的入口函数，它先解析命令行参数，然后加载配置文件，最后调用`run()`函数开始训练。

解释这段代码import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()

这段代码是一个用 Jittor 和 Jrender 库实现的 3D 渲染程序。程序的主要功能是从不同的视角渲染给定的 3D 模型，并保存渲染结果。具体过程如下：

1. 导入必要的库，包括 Jittor、Jrender、os、tqdm、numpy、imageio 和 argparse。

2. 定义了两个变量 `current_dir` 和 `data_dir`，用于指定当前目录和数据目录。

3. 定义了一个 `main()` 函数，用于实现程序的主要功能。

4. 在 `main()` 函数中，使用 `argparse` 库解析命令行参数，包括输入文件名和输出目录。同时，还定义了一些渲染参数，如相机距离、仰角和方位角。

5. 通过 Jrender 库中的 `Mesh.from_obj()` 函数从 Wavefront .obj 文件中加载 3D 模型，并创建一个基于 SoftRas 的渲染器。

6. 在渲染之前，先创建输出目录，并初始化一个 `tqdm` 进度条。

7. 使用 `tqdm` 进行循环渲染，每次渲染从不同的视角渲染并保存到一个 GIF 文件中。

8. 然后，使用 `tqdm` 进行另一个循环，每次改变渲染器的 sigma 和 gamma 参数，从而渲染出不同的模糊效果，并保存到另一个 GIF 文件中。

9. 最后，将渲染完的 3D 模型保存为一个带纹理的 Wavefront .obj 文件。

总体来说，这段代码实现了一个基于 SoftRas 的 3D 渲染程序，可以从不同的视角渲染给定的 3D 模型，并保存渲染结果到 GIF 文件和 Wavefront .obj 文件中。