parser.add_argument('--input', )的路径如何写

时间: 2023-06-12 17:06:14 浏览: 79
`parser.add_argument('--input', help='path to input file')` 这里的`path to input file`是说明参数的帮助信息,可以根据实际情况修改成更合适的提示信息,然后在命令行输入参数时,可以通过`--input`选项指定输入文件的路径。例如,如果你想指定一个名为`input.txt`的文件作为输入文件,可以在命令行中输入`--input input.txt`。在程序中,可以通过`args.input`获取到用户输入的文件路径。
相关问题

import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='这是一个命令行参数解析示例') parser.add_argument('input_file', help='输入文件路径') parser.add_argument('-o', '--output', help='输出文件路径') args = parser.parse_args()

这段代码是一个使用 argparse 模块进行命令行参数解析的示例。 首先,我们导入 argparse 模块,然后创建一个 ArgumentParser 对象 `parser`,并给它传递一个描述字符串作为参数。 接下来,调用 `add_argument` 方法来添加参数和选项的描述。在这个示例中,我们添加了一个位置参数 `input_file` 和一个可选的选项参数 `-o` 或 `--output`。 `add_argument` 方法的第一个参数是参数的名称或选项的名称,第二个参数是帮助文本,用于描述该参数或选项的作用。 最后,调用 `parse_args` 方法来解析命令行参数。解析结果将会存储在一个对象 `args` 中,我们可以通过 `args.input_file` 和 `args.output` 来访问对应的值。 请注意,这只是一个简单的示例,实际使用时可以根据需要添加更多的参数和选项,并对解析结果进行处理。

### ------- input/output length settings -------------- parser.add_argument('--seq_len', type=int, default=96, help='input sequence length of LightTS, look back window') parser.add_argument('--pred_len', type=int, default=48, help='prediction sequence length, horizon') parser.add_argument('--lastWeight', type=float, default=1.0)

这段代码是在创建一些命令行参数,用于设置输入和输出序列的长度。具体来说,它使用了 `add_argument()` 方法来添加三个参数: 1. `--seq_len`:表示输入序列的长度,即LightTS的窗口大小,它是一个整数类型,可以被指定但不是必须的, 默认为 `96`。 2. `--pred_len`:表示预测序列的长度,即预测的时间步数,它是一个整数类型,可以被指定但不是必须的, 默认为 `48`。 3. `--lastWeight`:表示最后一个时间步的权重,它是一个浮点类型,可以被指定但不是必须的, 默认为 `1.0`。 这些参数的作用分别是: - `seq_len`:决定了模型每次接收多少个时间步的输入序列。 - `pred_len`:决定了模型需要预测多少个时间步的输出序列。 - `lastWeight`:在计算损失函数时,最后一个时间步的预测值会乘以这个权重,用于调整最后一个时间步的预测精度。 用户可以根据自己的需求来指定这些参数的值。
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super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

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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