ef parse(args=None): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--attrs', dest='attrs', default=attrs_default, nargs='+', help='attributes to learn') parser.add_argument('--data', dest='data', type=str, choices=['CelebA', 'CelebA-HQ'], default='CelebA') parser.add_argument('--data_path', dest='data_path', type=str, default='data/img_align_celeba') parser.add_argument('--attr_path', dest='attr_path', type=str, default='data/list_attr_celeba.txt') parser.add_argument('--image_list_path', dest='image_list_path', type=str, default='data/image_list.txt') 这段代码是什么意思

时间: 2024-01-09 09:03:24 浏览: 28
这段代码是一个参数解析函数,用于解析命令行参数。它使用了 Python 的 `argparse` 模块来创建一个参数解析器,并定义了几个命令行参数。 解析器创建后,通过 `add_argument()` 方法添加了一些参数选项: - `--attrs`:用于指定要学习的属性(attributes)。`nargs='+'` 表示可以接受多个值作为输入,这些值将作为一个列表传递给 `attrs` 参数。 - `--data`:用于指定数据集的类型,可选值为 'CelebA' 或 'CelebA-HQ'。 - `--data_path`:用于指定数据集的路径。 - `--attr_path`:用于指定属性文件的路径,该文件包含了数据集中每个样本的属性信息。 - `--image_list_path`:用于指定图像列表文件的路径,该文件包含了数据集中所有图像的文件名。 这些参数选项在命令行中可以使用相应的参数名进行设置和传递值。例如: ``` python script.py --attrs attr1 attr2 attr3 --data CelebA --data_path data_folder --attr_path attr_file.txt --image_list_path image_list.txt ``` 通过解析命令行参数,你可以在代码中获取到用户在命令行中指定的具体参数值,并据此进行对应的操作。
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if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--input_path', type=str, default='gh.xml') parser.add_argument('--output_path', type=str, default='./data') args_ = parser.parse_args() main(args_)

这段代码是 Python 中常用的命令行参数解析方法。其中,argparse 是 Python 自带的命令行参数解析库。在代码中,我们首先创建了一个 ArgumentParser 对象 parser,然后通过 parser.add_argument() 方法添加了两个参数,分别是 --input_path 和 --output_path,它们的默认值分别为 'gh.xml' 和 './data'。最后,我们使用 parser.parse_args() 方法解析命令行参数,并将其传递给 main 函数进行处理。 具体来说,if __name__ == '__main__': 这一行代码是 Python 中的惯用写法,表示当前脚本作为主程序运行。当我们通过命令行执行这个脚本时,会调用 main 函数,并将解析后的参数传递给它。

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument

引用[1]:在Python中,argparse模块是用于解析命令行参数和选项的标准模块。首先,我们需要创建一个ArgumentParser对象,然后使用add_argument()方法添加参数和选项。最后,调用parse_args()方法进行解析,解析成功之后即可使用。[1] 引用[2]:在使用argparse模块时,我们可以指定参数的类型、默认值、帮助信息等。例如,可以使用type参数指定参数的类型,使用default参数指定参数的默认值。在解析参数之后,可以通过args.参数名的方式来使用参数的值。[2] 引用[3]:在argparse模块中,可以使用action参数来指定参数的行为。其中,action='store_true'表示如果命令行中出现了该参数,则将其值设置为True。[3] 根据提供的引用内容,代码中的parser = argparse.ArgumentParser()是用来创建一个ArgumentParser对象的。接下来,可以使用add_argument()方法来添加参数和选项。最后,调用parse_args()方法进行解析,解析成功之后即可使用。

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请帮我翻译每一句代码:def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') 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='show 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('--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')

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