parser.add_argument('--network', type=str, default='ggcnn', help='Network Name in .models')

时间: 2023-09-09 19:05:05 浏览: 85
### 回答1: 这行代码是在 Python 中使用 argparse 模块定义了一个名为 "network" 的命令行参数,类型为字符串,默认值为 "ggcnn",并且添加了一个帮助信息。这个参数可以在命令行中使用 "--network" 或 "-n" 选项来指定,例如: ``` python my_script.py --network resnet50 ``` 这将把 "network" 参数的值设置为 "resnet50"。如果没有指定 "--network" 选项,则参数的默认值为 "ggcnn"。 ### 回答2: parser.add_argument('--network', type=str, default='ggcnn', help='Network Name in .models')是argparse模块中的一个函数,用于向命令行添加一个参数。 该函数添加了一个名为--network的可选参数,该参数的值的类型为字符串。参数的默认值是'ggcnn',即如果用户没有提供--network参数的值,则默认值为'ggcnn'。在参数的帮助信息中说明了该参数的功能是指定一个网络名称,该名称要存在于.models文件中。 通过这个函数的调用,我们可以在命令行中设置--network参数的值,例如: python script.py --network my_network 上述命令将会把--network参数的值设置为'my_network'。如果用户没有指定--network参数的值,默认值'ggcnn'将被使用。 使用该函数的目的是使脚本具备更高的灵活性,在运行时可以根据不同的需求选择不同的网络模型。这样的设计使得用户可以根据自己的需要来指定网络模型的类型,而不需要直接修改代码或新建脚本。 通过这个函数,我们可以看出作者希望用户能够方便地根据自己的需要来选择一个网络模型,并且对于如何使用该参数,给出了详细的帮助信息,以便用户能够正确地使用该命令行参数。 ### 回答3: 这段代码是一个用于解析命令行参数的函数。它使用了Python中的argparse库,用于将命令行输入的参数解析为对应的数据类型。 其中,"--network"是一个命令行选项,它指定了一个参数的名称。用户可以在命令行中指定该参数的值。在这段代码中,该参数对应的值的数据类型是字符串。 "type=str"表示指定参数值的数据类型为字符串。 "default='ggcnn'"表示如果用户没有在命令行中指定该参数的值,则默认为'ggcnn'。也就是说,如果用户没有提供参数值,则该参数的值将是'ggcnn'。 "help='Network Name in .models'"表示在用户查看帮助信息时,会显示关于这个参数的解释。具体来说,它告诉用户,该参数用于指定一个网络名称,并且该名称是在.models文件中定义的。 总之,这段代码用于解析命令行参数中的"--network"选项,并将其对应的值解析为字符串类型,默认值为'ggcnn',用于指定某个在.models文件中定义的网络名称。
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代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

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parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)') parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels') parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences') parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference') parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride')这些都是什么作用

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

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