parser.add_argument('--bidirectional', type=bool, default=True, help='LSTM direction') self.num_directions = 1

时间: 2024-06-15 20:03:12 浏览: 203
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parser.add_argument中的action使用

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这段代码是使用Python中的argparse库来解析命令行参数的一部分。它定义了一个名为'--bidirectional'的命令行参数，该参数的类型为布尔型（bool），默认值为True，帮助信息为'LSTM direction'。另外，代码中的self.num_directions = 1是一个类成员变量的赋值操作。 相关问题: 1. argparse库是什么？ 2. 什么是命令行参数？ 3. 如何使用argparse解析命令行参数？ 4. 什么是布尔型（bool）数据类型？
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### ------- training settings -------------- parser.add_argument('--cols', type=str, nargs='+', help='file list') parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0, help='data loader num workers') parser.add_argument('--itr', type=bool, default=False, help='multiple seeds or not') parser.add_argument('--train_epochs', type=int, default=100, help='train epochs') parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size of train input data') parser.add_argument('--patience', type=int, default=10, help='early stopping patience') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0001, help='optimizer learning rate') parser.add_argument('--loss', type=str, default='mae',help='loss function') parser.add_argument('--lradj', type=int, default=1,help='adjust learning rate') parser.add_argument('--save', type=bool, default=True, help='save the output results') parser.add_argument('--model_name', type=str, default='LightTS') parser.add_argument('--resume', type=bool, default=False) parser.add_argument('--evaluate', type=bool, default=False)

这是一段训练设置的代码，可以用于训练一个名为LightTS的模型。它包括了许多参数设置，例如训练时的epoch数、batch size、学习率、损失函数、early stopping的patience、是否保存输出结果等等。...

def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--max_bz", type=int, default=10, help="batch_size of yolov5_model") parser.add_argument("--max_bz_pose", type=int, default=5, help="batch_size of pose_model") parser.add_argument("--max_num_processes", type=int, default=1) parser.add_argument("--logger_name_model", type=str, default="model") parser.add_argument("--logger_name_socket", type=str, default="socket") parser.add_argument("--device", type=int, default=0) parser.add_argument("--flip_test", action="store_true") parser.add_argument("--ip_port", type=int, default=8008) parser.add_argument("--mem_config", type=str, default="/home/cyliu35/teacher_behavior_callphone/app/src/mem_config.yml") parser.add_argument("--gap", type=int, default=5) parser.add_argument("--process_imgs_thres", type=int, default=21) parser.add_argument("--window_size", type=int, default=7, help="the size of the window to aggregate scores") parser.add_argument("--track", action="store_true", help="using tracking module") parser.add_argument("--visualization", action="store_true", help="whether to visualize the results") parser.add_argument("--block", action="store_true", help="whether to split the image to blocks") parser.add_argument( "--log_rotator", type=str, default="D", choices=["S", "M", "H", "D", "W0", "W1", "W2", "W3", "W4", "W5", "W6"]) parser.add_argument("--log_keep", type=int, default=7) return parser.parse_args()

这段代码是一个解析命令行参数的函数。它使用argparse模块创建一个ArgumentParser对象，并为该对象添加了一些参数。每个参数都有自己的类型、默认值和帮助信息。最后，函数使用parse_args()方法解析命令行参数，并...

def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.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=[640], 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') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)') parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels') parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences') parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference') parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride')

这是一个 Python 脚本的参数解析部分，使用 argparse 库实现。可以通过命令行传入参数来运行脚本。其中包括模型的权重路径、输入文件路径、数据集路径、推断图像的大小、置信度阈值、NMS IoU 阈值、每张图像最多检测...

def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Face detection and classification for politicians in Japanese TV.') # Important configuration variables parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mot17', help='Mode name for saving files.') parser.add_argument('--mode', default='train', type=str, help='train or test.') parser.add_argument('--detector', type=str, default='YOLOX', help='Detector to be used. FRCNN, SDP, Bresee, SGT, YOLOX, GT.') parser.add_argument('--reid', type=str, default=None, help='Reidentification model to be used. SBS, MGN.') parser.add_argument('--mod', type=str, default=None, help='Tracker name modifier to do testing of features.') # Paths parser.add_argument('--datapath', type=str, default='datasets/MOT17Det', help='Dataset path with frames inside.') parser.add_argument('--feat', type=str, default='feats', help='Features files path.') # Tracking-specific configuration variables parser.add_argument('--max_iou_th', type=float, default=0.15, help='Max value to multiply the distance of two close objects.') parser.add_argument('--w_tracklet', type=int, default=10, help='Window size per tracklet') parser.add_argument('--w_fuse', type=int, default=3, help='Window size per fusion in hierarchy') parser.add_argument('--max_prop', type=int, default=10000, help='Difficult the fusion when the frame difference is larger than this value.') parser.add_argument('--fps_ratio', type=int, default=1, help='Use lower fps dataset if lower than 1.') # Flags parser.add_argument('--save_feats', action='store_true', help='Save tracking + feature vectors as pkl file for analysis.') parser.add_argument('--iou', action='store_true', help='Add IoU distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--temp', action='store_true', help='Use temporal distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--spatial', action='store_true', help='Use spatial distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--motion', action='store_true', help='Add motion estimation to further improve the tracker.') parser.add_argument('--randorder', action='store_true', help='Random order of lifted frames for testing.') parser.add_argument('--noncont', action='store_true', help='Do not enforce continuous clustering. Allow all tracklets to cluster with whoever they want.') return parser

这是一个 Python 脚本，通过 argparse 模块来接收命令行参数。这个脚本的作用是进行政治家在日本电视节目中的人脸检测和分类。其中包含了一些重要的配置变量，比如数据集名称、模式名称、检测器名称、重识别模型名称...

parser.add_argument('--bidirectional', type=bool, default=True, help='LSTM direction')

parser.add_argument('--bidirectional', type=bool, default=True, help='L direction') 是一个用于解析命令行参数的函数调用。它使用了Python中的argparse模块，用于定义和解析命令行参数。 具体来说，该函数调用...

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')

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='...

parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument( 'data_cfg_path', type=str, help='data config path') parser.add_argument( 'main_cfg_path', type=str, help='main config path') parser.add_argument( '--exp_name', type=str, default='default_exp_name') parser.add_argument( '--batch_size', type=int, default=4, help='batch_size per gpu') parser.add_argument( '--num_workers', type=int, default=4) parser.add_argument( '--pin_memory', type=lambda x: bool(strtobool(x)), nargs='?', default=True, help='whether loading data to pinned memory or not') parser.add_argument( '--ckpt_path', type=str, default=None, help='pretrained checkpoint path, helpful for using a pre-trained coarse-only LoFTR') parser.add_argument( '--disable_ckpt', action='store_true', help='disable checkpoint saving (useful for debugging).') parser.add_argument( '--profiler_name', type=str, default=None, help='options: [inference, pytorch], or leave it unset') parser.add_argument( '--parallel_load_data', action='store_true', help='load datasets in with multiple processes.') parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) return parser.parse_args()

- exp_name：实验名称，默认为“default_exp_name”。 - batch_size：每个 GPU 的批处理大小，默认为 4。 - num_workers：数据加载器使用的工作进程数，默认为 4。 - pin_memory：是否将数据加载到锁定内存中，默认...

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

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) 表示使用父类的构造函数来初始化子类，这里父类是 Ui_MainWindow。 parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器，用来解析输入的参数。

def Hayao(): path.set(gl_path_) t='generator_Hayao_weight' arg=parse_args(t,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args()代码报错修改

parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args() 调用Hayao()函数时...

解释一段代码parser.add_argument('--use_cpu_only', default=True, type=bool, help='Set to true to only use cpu.')

在这里，'--use_cpu_only'是参数的名称，default=True表示如果没有提供该参数，则默认值为True，type=bool表示参数的类型为布尔型，help='Set to true to only use cpu.'是该参数的帮助信息，用于提示用户如何正确...
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。