parser = argparse.ArgumentParser(description='PSMNet') parser.add_argument('--maxdisp', type=int ,default=192, help='maxium disparity') parser.add_argument('--model', default='stackhourglass', help='select model') parser.add_argument('--datapath', default='/media/jiaren/ImageNet/SceneFlowData/', help='datapath') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='number of epochs to train') parser.add_argument('--loadmodel', default= None, help='load model') parser.add_argument('--savemodel', default='./', help='save model') parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False, help='enables CUDA training') parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S', help='random seed (default: 1)') args = parser.parse_args()什么意思

时间: 2023-12-21 11:04:34 浏览: 34
这段代码是使用 argparse 库来实现命令行参数的解析。 其中,parser 是一个 ArgumentParser 类的实例,用于解析命令行参数。通过 add_argument() 方法,我们可以向解析器中添加需要解析的参数信息。具体来说,这段代码添加了如下参数: - "--maxdisp":表示最大视差值,默认为 192。 - "--model":表示使用的深度学习模型,默认为 "stackhourglass"。 - "--datapath":表示场景流数据的存储路径,默认为 "/media/jiaren/ImageNet/SceneFlowData/"。 - "--epochs":表示训练的轮数,默认为 10。 - "--loadmodel":表示需要加载的预训练模型的路径,默认为空。 - "--savemodel":表示训练好的模型的保存路径,默认为当前目录。 - "--no-cuda":表示是否禁用 CUDA 训练,默认为 False,即启用 CUDA 训练。 - "--seed":表示随机种子,默认为 1。 最后,使用 parser.parse_args() 方法可以解析命令行参数,并将解析结果存储在 args 变量中,以供程序进一步使用。
相关问题

parser = argparse.ArgumentParser(description='Sequence Modeling - (Permuted) Sequential MNIST')

这段代码是用来创建一个解析器对象,以便从命令行中解析输入参数。 其中,`description`参数用来描述该程序的作用或功能,这里是“Sequence Modeling - (Permuted) Sequential MNIST”。 你可以使用`add_argument`方法来添加需要解析的参数。例如: ```python parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='number of epochs to train') ``` 这里添加了一个`epochs`参数,可以从命令行中输入,类型为整型,如果没有输入则默认为10,同时添加了一个帮助信息,可以通过`--help`参数查看。

parser = argparse.ArgumentParser(description="ReID Baseline Training") parser.add_argument( "--config_file", default="", help="path to config file", type=str ) parser.add_argument("opts", help="Modify config options using the command-line", default=None, nargs=argparse.REMAINDER) parser.add_argument("--local_rank", default=0, type=int) args = parser.parse_args()

这是一段 Python 代码,使用 argparse 模块来解析命令行参数。 这段代码首先创建了一个 argparse.ArgumentParser 对象,其中 description 参数用于描述这个脚本的功能。接着使用 add_argument() 方法向 ArgumentParser 对象添加了三个命令行参数: 1. --config_file:用于指定配置文件的路径,类型为字符串。 2. opts:用于通过命令行修改配置选项,类型为字符串,可选。 3. --local_rank:用于指定本地进程的排名,类型为整数。 最后使用 parse_args() 方法解析命令行参数,并将结果保存到 args 变量中。

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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

def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Face detection and classification for politicians in Japanese TV.') # Important configuration variables parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mot17', help='Mode name for saving files.') parser.add_argument('--mode', default='train', type=str, help='train or test.') parser.add_argument('--detector', type=str, default='YOLOX', help='Detector to be used. FRCNN, SDP, Bresee, SGT, YOLOX, GT.') parser.add_argument('--reid', type=str, default=None, help='Reidentification model to be used. SBS, MGN.') parser.add_argument('--mod', type=str, default=None, help='Tracker name modifier to do testing of features.') # Paths parser.add_argument('--datapath', type=str, default='datasets/MOT17Det', help='Dataset path with frames inside.') parser.add_argument('--feat', type=str, default='feats', help='Features files path.') # Tracking-specific configuration variables parser.add_argument('--max_iou_th', type=float, default=0.15, help='Max value to multiply the distance of two close objects.') parser.add_argument('--w_tracklet', type=int, default=10, help='Window size per tracklet') parser.add_argument('--w_fuse', type=int, default=3, help='Window size per fusion in hierarchy') parser.add_argument('--max_prop', type=int, default=10000, help='Difficult the fusion when the frame difference is larger than this value.') parser.add_argument('--fps_ratio', type=int, default=1, help='Use lower fps dataset if lower than 1.') # Flags parser.add_argument('--save_feats', action='store_true', help='Save tracking + feature vectors as pkl file for analysis.') parser.add_argument('--iou', action='store_true', help='Add IoU distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--temp', action='store_true', help='Use temporal distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--spatial', action='store_true', help='Use spatial distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--motion', action='store_true', help='Add motion estimation to further improve the tracker.') parser.add_argument('--randorder', action='store_true', help='Random order of lifted frames for testing.') parser.add_argument('--noncont', action='store_true', help='Do not enforce continuous clustering. Allow all tracklets to cluster with whoever they want.') return parser

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