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=r"D:\2020TIIT\pretrained_model_KITTI2015.tar", 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

这是一个 Python 脚本中使用的 argparse 模块，用于解析命令行参数。脚本使用者可以通过命令行传入参数来控制脚本的行为。该脚本定义了一些参数，如最大视差、模型选择、数据路径、训练轮数、加载模型路径、保存模型路径、是否使用 CUDA 训练等。当脚本运行时，它会解析命令行中传入的参数，并将这些参数存储在 args 变量中。这样，脚本就可以根据这些参数来执行不同的操作。

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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

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。

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。