--conf 0.3 --nms 0.65 --tsize 640 --save_result --device gpu

您提到的参数似乎是某种模型或算法的配置选项，但没有明确的上下文，我无法提供详细的解释。这些参数通常用于目标检测（如YOLO或SSD）或图像识别任务中的一些深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。具体含义如下：

- `--conf` (confidence threshold): 用于设置预测结果的置信度阈值，低于这个阈值的预测会被忽略。
- `--nms` (non-max suppression): 非极大抑制，用于去除重复的目标检测，保留置信度最高的。
- `--tsize` (target size): 输入图片的预处理大小，对于保持网络结构不变或提高性能时可能会调整。
- `--save_result`: 保存检测结果，通常在训练或测试后将检测到的对象信息保存为文件。
- `--device` (GPU): 指定使用GPU进行计算，而非CPU。

要在实际应用中使用这些参数，您需要将它们传递给相应的命令行工具或脚本，比如在darknet中使用`yolov4 detect`命令时可能的格式如下：

yolov4 detect --conf 0.3 --nms 0.65 --tsize 640 --save_result --device gpu your_image.jpg

请注意，具体的参数名称和意义可能因不同的框架和版本有所不同。