def Hayao(): arg=parse_args(?,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args()优化此代码

时间: 2024-03-24 22:40:07 浏览: 94
我们可以对代码进行如下优化: 1. 将函数 `Hayao` 中的参数 `a` 和 `b` 直接传入,而不是使用 `?` 占位符。 2. 将 `gl_path_` 的定义看不到,根据代码的语义,我们可以将其作为参数传入 `Hayao` 函数中。 3. 将 `arg.if_adjust_brightness` 的类型从 `bool` 改为 `int`,使得输入参数更加灵活。 经过上述优化后,代码可以改写为: ```python def Hayao(checkpoint_dir, test_dir, save_dir, if_adjust_brightness, gl_path_): arg = parse_args(checkpoint_dir, test_dir, save_dir, if_adjust_brightness, gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(checkpoint_dir, test_dir, save_dir, if_adjust_brightness, gl_path_): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/' + checkpoint_dir, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=test_dir, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default=save_dir, help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=int, default=1, help='0: not adjust brightness, 1: adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args() ``` 这样就使得代码更加清晰易懂,同时也更加灵活。
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def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句是将训练时保存的动态图模型文件导出成推理引擎能够加载的静态图模型文件

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