key,_,value=args[-1].rpartition('=')
时间: 2024-01-28 18:03:44 浏览: 16
这是一个 Python 代码段,使用 rpartition() 函数将字符串 args[-1] 按照等号(=)分割成三部分,分别为 key、_(下划线)和 value。其中,args 是一个列表,包含了多个参数,而 args[-1] 表示列表中的最后一个元素。这段代码通常用于解析命令行参数中的关键字参数,例如参数形如 key=value。rpartition() 函数将返回一个元组,其中包含三个元素,分别为等号左侧的字符串、等号本身和等号右侧的字符串。
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args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed
这段代码是用于解析命令行参数,并根据参数设置一些变量和环境。具体的功能如下:
- `args = parser.parse_args()`:通过解析命令行参数,将参数值赋给`args`对象。
- `args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}'`:根据命令行参数的值,构建一个路径字符串,并将其赋值给`args.root_model`。
- `os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)`:创建一个目录,如果目录已存在则不会抛出异常。
- `if args.gpu is not None: ...`:如果命令行参数中指定了GPU设备,则发出一个警告信息。
- `if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: ...`:如果分布式训练的URL参数是默认值且world_size参数也是默认值,则尝试从环境变量中获取world_size的值。
- `args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed`:根据world_size和multiprocessing_distributed参数的值,设置distributed变量的布尔值。
这段代码主要是对命令行参数进行解析和设置相应的变量,以便后续使用。
device = torch.device(args.device) experiment_description = args.experiment_description data_type = args.selected_dataset method = 'TS-TCC' training_mode = args.training_mode run_description = args.run_description logs_save_dir = args.logs_save_dir os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)解释这段代码
这段代码主要用于设置训练的环境与参数,具体解释如下:
1. `device = torch.device(args.device)`:设置使用的设备类型,如CPU或GPU。
2. `experiment_description = args.experiment_description`:实验描述,用于区分不同的实验。
3. `data_type = args.selected_dataset`:选择使用的数据集类型。
4. `method = 'TS-TCC'`:设置使用的模型方法,这里是TS-TCC。
5. `training_mode = args.training_mode`:训练模式,如在线训练或离线训练等。
6. `run_description = args.run_description`:运行描述,用于区分不同的运行。
7. `logs_save_dir = args.logs_save_dir`:保存日志文件的目录。
8. `os.makedirs(logs_save_dir, exist_ok=True)`:创建日志保存目录,如果目录已存在则不会抛出异常。