parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--gpu_ids', type=str, default='0', help='gpu ids: e.g. 0 0,1,2, 0,2. use -1 for CPU') parser.add_argument('--project_name', default='test', type=str) parser.add_argument('--checkpoint_root', default='checkpoints', type=str)什么意思

这是一段 Python 代码，使用 ArgumentParser 类创建了一个命令行参数解析器。其中添加了三个参数：gpu_ids（表示使用哪个 GPU 运行程序，默认为第 0 个 GPU）、project_name（表示项目名称，默认为 test）和 checkpoint_root（表示模型保存的根目录，默认为 checkpoints）。这些参数的具体含义可以在运行程序时通过命令行参数传递进来。

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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。

parser.add_argument('--optimizer', default='sgd', type=str) parser.add_argument('--lr', default=0.01, type=float) parser.add_argument('--max_epochs', default=100, type=int) parser.add_argument('--lr_policy', default='linear', type=str, help='linear | step') parser.add_argument('--lr_decay_iters', default=100, type=int) args = parser.parse_args() utils.get_device(args) print(args.gpu_ids)什么意思

这是一段用Python编写的代码，通过parser.add_argument()函数定义了一些命令行参数，包括优化器(optimizer)，学习率(lr)，最大迭代次数(max_epochs)，学习率策略(lr_policy)，学习率衰减迭代次数(lr_decay_iters)等等。接下来，使用parser.parse_args()函数解析命令行参数，并传递给utils.get_device()函数进行处理，最后打印出args.gpu_ids。这段代码的作用是读取和设置一些参数，以便在代码中使用。