parser.add_argument('tracker_param', type=str, help='Name of config file.')怎么添加tracker——param的路径
时间: 2023-06-16 17:05:55 浏览: 54
您可以在命令行中输入以下内容来指定tracker_param的路径:
```
python your_script.py --tracker_param /path/to/your/config/file
```
其中,`your_script.py`是您的Python脚本的名称,`/path/to/your/config/file`是您的配置文件的路径。您也可以使用短格式的选项来指定路径(例如`-tp`或`--tp`):
```
python your_script.py -tp /path/to/your/config/file
```
在您的Python脚本中,您可以使用`args`变量来访问传递给脚本的选项和参数。例如,您可以使用以下代码来获取`tracker_param`的值:
```python
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('tracker_param', type=str, help='Name of config file.')
args = parser.parse_args()
tracker_param_path = args.tracker_param
```
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parser.add_argument('tracker_param', type=str, help='Name of config file.')什么,意思
这是一个使用 Python 中 argparse 模块的命令行参数解析器的代码片段。该行代码添加了一个名为 "tracker_param" 的参数,该参数的类型为字符串(type=str),并提供了一个帮助信息(help='Name of config file.'),以便用户了解该参数的用途。在脚本运行时,用户可以通过命令行输入参数来覆盖默认值,例如:python script.py my_config_file.yaml tracker_param。
parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument( 'data_cfg_path', type=str, help='data config path') parser.add_argument( 'main_cfg_path', type=str, help='main config path') parser.add_argument( '--exp_name', type=str, default='default_exp_name') parser.add_argument( '--batch_size', type=int, default=4, help='batch_size per gpu') parser.add_argument( '--num_workers', type=int, default=4) parser.add_argument( '--pin_memory', type=lambda x: bool(strtobool(x)), nargs='?', default=True, help='whether loading data to pinned memory or not') parser.add_argument( '--ckpt_path', type=str, default=None, help='pretrained checkpoint path, helpful for using a pre-trained coarse-only LoFTR') parser.add_argument( '--disable_ckpt', action='store_true', help='disable checkpoint saving (useful for debugging).') parser.add_argument( '--profiler_name', type=str, default=None, help='options: [inference, pytorch], or leave it unset') parser.add_argument( '--parallel_load_data', action='store_true', help='load datasets in with multiple processes.') parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) return parser.parse_args()
这段代码是用 argparse 库创建了一个命令行参数解析器。它有以下参数:
- data_cfg_path:数据配置文件的路径。
- main_cfg_path:主配置文件的路径。
- exp_name:实验名称,默认为“default_exp_name”。
- batch_size:每个 GPU 的批处理大小,默认为 4。
- num_workers:数据加载器使用的工作进程数,默认为 4。
- pin_memory:是否将数据加载到锁定内存中,默认为 True。
- ckpt_path:预训练的模型路径,有助于使用预训练的粗略 LoFTR。
- disable_ckpt:是否禁用检查点保存(用于调试)。
- profiler_name:性能分析器名称,可选项为“inference”、“pytorch”,或不设置。
- parallel_load_data:是否使用多个进程加载数据集。
然后,使用 PyTorch Lightning 的函数 `pl.Trainer.add_argparse_args` 将 PyTorch Lightning 特定的参数添加到该解析器中。最后,解析器通过 `parser.parse_args()` 解析命令行参数并返回结果。