parser.add_argument('--epochs', dest='epochs', type=int, default=200, help='# of epochs')

在给出的代码中，使用了`argparse`库中的`add_argument`函数来添加一个名为`--epochs`的命令行参数。这个参数用于指定训练的总轮数。具体代码如下：

import argparse

# 创建一个ArgumentParser对象
parser = argparse.ArgumentParser()

# 添加一个--epochs参数
parser.add_argument('--epochs', dest='epochs', type=int, default=200, help='# of epochs')

# 解析命令行参数
args = parser.parse_args()

# 使用args.epochs获取训练的总轮数
num_epochs = args.epochs

在上述代码中，`--epochs`参数的默认值被设置为200，表示如果在命令行中没有指定该参数，将使用默认值。通过`args.epochs`可以获取到训练的总轮数。你可以根据实际需要在命令行中指定`--epochs`参数，例如`python train.py --epochs 100`表示训练100轮。

相关问题

parser.add_argument('--epochs', default=200, type=int, help='Total number of epochs to run')

这是一个使用argparse模块的示例，它用于解析命令行参数。在这个示例中，parser.add_argument()函数用于定义一个名为'--epochs'的命令行参数，它具有默认值200，类型为整数，并且有一个帮助文本。下面是两个使用这个参数的示例：

示例1：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='test')
parser.add_argument('--epochs', default=200, type=int, help='Total number of epochs to run')
args = parser.parse_args()

print(args.epochs)  # 输出：200

示例2：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='CV Train')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='Number of epochs to train.')
args = parser.parse_args()

print(args.epochs)  # 输出：10

这两个示例分别使用了不同的描述和默认值，但它们都使用了'--epochs'参数，并打印出了参数的值。

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

修改后的代码如下：

import argparse

parser = 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()

if args.dataset in {'Cora', 'CiteSeer', 'PubMed'}:
    for arg in vars(args):
        print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg)))
else:
    print("Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}.")

如果输入的 dataset 不是 {Cora, CiteSeer, PubMed} 中的任何一项，将会输出 "Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}."，否则将会输出各个参数的值。