usage: zeroshot_eval.py [-h] --checkpoint_path CHECKPOINT_PATH --dataset_type DATASET_TYPE --data_dir DATA_DIR [--WordnetId2ClassName_filepath WORDNETID2CLASSNAME_FILEPATH]

这是一个命令行程序，可以用来运行零样本学习的模型评估。以下是各个参数的含义：

- `--checkpoint_path CHECKPOINT_PATH`：模型的路径，必选参数。
- `--dataset_type DATASET_TYPE`：数据集类型，可以是 `fewrel`、`tacred` 或 `gdb` 中的一个，必选参数。
- `--data_dir DATA_DIR`：数据集所在的路径，必选参数。
- `--WordnetId2ClassName_filepath WORDNETID2CLASSNAME_FILEPATH`：WordNet ID 到类别名称的映射文件的路径，可选参数。

运行命令的格式为：

python zeroshot_eval.py --checkpoint_path <模型路径> --dataset_type <数据集类型> --data_dir <数据集路径> [--WordnetId2ClassName_filepath <WordNet ID 到类别名称映射文件路径>]

相关问题

zeroshot_eval.py: error: the following arguments are required: --checkpoint_path, --dataset_type, --data_dir

这个错误提示是说你在运行 zeroshot_eval.py 脚本时缺少了必要的参数。你需要提供以下参数：

- `--checkpoint_path`：指定你要加载的模型的路径。
- `--dataset_type`：指定你要评估的数据集类型，例如 `boolq`、`cb` 等。
- `--data_dir`：指定数据集所在的目录。

你需要在运行脚本时加上这些参数并指定对应的值，例如：

python zeroshot_eval.py --checkpoint_path=path/to/checkpoint --dataset_type=boolq --data_dir=path/to/data

请确保你已经正确设置了路径和数据集的目录，并且在运行脚本时使用了正确的参数名。

这个语句的含义：python eval_rcnn.py --cfg_file cfgs/default.yaml --ckpt PointRCNN.pth --batch_size 1 --eval_mode rcnn --set RPN.LOC_XZ_FINE False

这个语句是在命令行中运行一个 Python 脚本 `eval_rcnn.py`，其后跟了一些参数。这些参数的含义如下：

- `--cfg_file cfgs/default.yaml`：指定配置文件为 `cfgs/default.yaml`，该文件包含了 PointRCNN 模型的一些超参数和其他设置。
- `--ckpt PointRCNN.pth`：指定模型的权重文件为 `PointRCNN.pth`，该文件是训练模型的结果，包含了 PointRCNN 模型的权重参数。
- `--batch_size 1`：设置批量大小为 1，即一次只处理一个样本。
- `--eval_mode rcnn`：设置评估模式为 `rcnn`，即只进行 RCNN 部分网络的评估，而不进行 RPN 部分网络的评估。
- `--set RPN.LOC_XZ_FINE False`：设置 RPN 部分网络中的一个超参数 `LOC_XZ_FINE` 为 False，该参数用于控制 RPN 网络对 3D 点云数据中点的 XZ 位置的精细度。