opt = argparse.Namespace(**d)
时间: 2023-09-30 15:12:45 浏览: 48
这行代码的作用是将一个字典 `d` 中的键值对转化为一个 argparse.Namespace 对象 `opt`。
Namespace 对象是 argparse 模块中用于存储解析命令行参数后得到的结果的类,它类似于一个简单的命名空间,可以通过属性访问其中的值。
这行代码中的 `**d` 表示将字典 `d` 中的所有键值对作为关键字参数传递给 Namespace 对象的构造函数,构造出一个新的 Namespace 对象 `opt`。
相关问题
parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-opt", type=str, help="Path to option YMAL file.") parser.add_argument( "--launcher", choices=["none", "pytorch"], default="none", help="job launcher" ) parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=0) args = parser.parse_args() opt = option.parse(args.opt, is_train=True)
这段代码是使用argparse模块来解析命令行参数。它创建了一个ArgumentParser对象,并定义了几个参数。其中`-opt`是一个字符串类型的参数,用于指定一个YMAL文件的路径。`--launcher`是一个选择参数,可以选择"none"或"pytorch",默认值是"none"。`--local_rank`是一个整数类型的参数,默认值是0。
然后,`parser.parse_args()`方法会解析命令行参数,并将结果存储在`args`对象中。最后,`option.parse()`方法会使用`args.opt`的值来解析YMAL文件,并将结果存储在`opt`变量中。`is_train=True`表示这是一个训练过程中的解析。
这段代码的作用是读取命令行参数和YMAL文件,并将其解析为相应的对象和变量,以便后续的使用。
#opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters()) #opt = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, parameters=model.parameters()) opt = paddle.optimizer.Adagrad(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters()) #opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())
你给出了四个不同的优化器,包括SGD、Momentum、Adagrad和Adam。这些优化器都是用来优化神经网络模型的参数的。它们的区别在于具体的优化策略和算法不同,比如SGD只是简单地按照学习率调整参数,而Momentum会加入动量项来加速收敛。选择哪个优化器取决于你的具体任务和数据集,需要根据实验结果来选择最优的优化器。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)