usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--lr LR] [--train_db_path TRAIN_DB_PATH] [--test_db_path TEST_DB_PATH] [--dataset DATASET] [--wm_path WM_PATH] [--wm_lbl WM_LBL] [--batch_size BATCH_SIZE] [--wm_batch_size WM_BATCH_SIZE] [--max_epochs MAX_EPOCHS] [--lradj LRADJ] [--save_dir SAVE_DIR] [--save_model SAVE_MODEL] [--load_path LOAD_PATH] [--resume] [--wmtrain] [--log_dir LOG_DIR] [--runname RUNNAME]
时间: 2023-06-20 20:06:49 浏览: 66
这是一个 Python 脚本的运行参数列表。你可以通过在命令行中输入 `python ipykernel_launcher.py` 并附加这些参数来运行脚本。下面是每个参数的解释:
- `--lr`: 学习率参数。
- `--train_db_path`: 训练数据集的路径。
- `--test_db_path`: 测试数据集的路径。
- `--dataset`: 数据集的名称。
- `--wm_path`: 水印图像数据集的路径。
- `--wm_lbl`: 水印图像的标签。
- `--batch_size`: 训练批次的大小。
- `--wm_batch_size`: 水印图像批次的大小。
- `--max_epochs`: 最大的训练轮数。
- `--lradj`: 学习率调整参数。
- `--save_dir`: 模型保存路径。
- `--save_model`: 是否保存模型。
- `--load_path`: 加载模型的路径。
- `--resume`: 是否从上一次训练中恢复训练。
- `--wmtrain`: 是否训练水印图像。
- `--log_dir`: 日志路径。
- `--runname`: 运行名称。
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python中报Usage:C:\anaconda\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py camera_id face_num_max path_name
这个错误提示是一个使用指令时的错误提示,其中“Usage”表示使用方法,后面的“C:\anaconda\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py camera_id face_num_max path_name”是命令的具体参数。这个错误提示的意思是你在使用某个命令时,没有按照正确的格式输入参数。你需要检查一下你输入的命令是否符合要求,并且保证每个参数都正确填写。
usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--dataset {cifar10,cifar100}] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--img_size IMG_SIZE] [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE] [--eval_batch_size EVAL_BATCH_SIZE] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--weight_decay WEIGHT_DECAY] [--total_epoch TOTAL_EPOCH] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f C:\Users\小皮王\AppData\Roaming\jupyter\runtime\kernel-b9c17d46-fd99-43af-a8ea-09585ccc9f61.json怎么改
您可以在 Jupyter Notebook 中运行程序时不传递 -f 参数,或者将该参数从命令行参数中删除。具体来说,您可以在命令行中去掉该参数,例如:
```
python ipykernel_launcher.py --dataset cifar10 --output_dir /path/to/output --img_size 32 --train_batch_size 128 --eval_batch_size 100 --learning_rate 0.1 --weight_decay 0.0001 --total_epoch 200
```
或者在 Jupyter Notebook 中运行程序时不传递 -f 参数:
```
python ipykernel_launcher.py --dataset cifar10 --output_dir /path/to/output --img_size 32 --train_batch_size 128 --eval_batch_size 100 --learning_rate 0.1 --weight_decay 0.0001 --total_epoch 200
```