argparse训练模型

### 如何使用 `argparse` 进行机器学习模型训练

#### 使用 `argparse` 模块简化命令行参数处理

为了使批量实验更加高效，可以利用 Python 的内置模块 `argparse` 来解析命令行参数。这使得可以通过简单的命令行指令来更改诸如 batch size 和初始学习率这样的超参数[^1]。

import argparse

def parse_arguments():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Model Training Script")

    # 添加必要的参数选项
    parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32,
                        help='Batch size for training (default: 32)')
    
    parser.add_argument('--learning_rate', type=float, default=0.001,
                        help='Initial learning rate (default: 0.001)')
    
    args = parser.parse_args()
    return args

这段代码展示了如何创建一个 ArgumentParser 对象并添加两个常用的超参数：batch size 和 initial learning rate。通过这种方式可以在不修改源码的情况下轻松调整这些设置。

#### 将 `argparse` 配合实际训练过程

一旦定义好了所需的参数，在主函数中就可以调用上述方法获取用户输入，并将其应用于具体的训练逻辑之中：

if __name__ == "__main__":
    config = parse_arguments()

    print(f'Starting model with Batch Size={config.batch_size}, Learning Rate={config.learning_rate}')

    # 接下来就是按照给定配置启动训练流程...

这样做的好处在于能够快速迭代不同的超参组合而不必每次都重新编辑文件；只需要改变传入终端的参数即可完成多次不同条件下的测试运行。