parser.add_argument('--linear-lr', action='store_false', help='linear LR')

时间: 2024-01-21 14:02:54 浏览: 23
这段代码是用于解析命令行参数的,其中`--linear-lr`是一个选项参数,`action='store_false'`表示如果命令行中出现了`--linear-lr`,则将该选项参数的值设为False,`help='linear LR'`是对该选项参数的简要描述,会在用户使用`--help`命令时显示出来。具体的功能实现需要看这段代码和程序中其他的代码结合起来才能确定。
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parser.add_argument -d -m -l -p

`parser.add_argument`是Python中argparse模块提供的一个函数,用于解析命令行参数。其中,`-d`、`-m`、`-l`和`-p`是各自的选项标志,表示不同的参数选项。 例如,使用以下代码可以添加这四个选项: ```python import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-d', help='description of argument d') parser.add_argument('-m', help='description of argument m') parser.add_argument('-l', help='description of argument l') parser.add_argument('-p', help='description of argument p') ``` 这样,当运行Python脚本时,可以在命令行中添加这些选项来传递参数。例如: ```bash python script.py -d arg1 -m arg2 -l arg3 -p arg4 ``` 其中,`arg1`、`arg2`、`arg3`和`arg4`是各自选项所要接收的参数。

parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')

这是一个 argparse 模块中的函数,用于解析命令行参数。--linear-lr 是一个命令行参数,如果在命令行中指定了该参数,则 action 会被设置为 'store_true',表示将该参数的值设置为 True。help 参数用于在命令行中显示该参数的帮助信息。具体的功能需要看该参数在代码中的使用方式。

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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')

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求:如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

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