args = parser.parse_args() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu

时间: 2024-01-11 17:03:06 浏览: 27
这段代码是用来解析命令行参数,并将指定的GPU设备编号保存在环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 中。其中,parser 是 argparse 模块中的一个对象,用于解析命令行参数。args.gpu 是命令行参数中指定的 GPU 设备编号。os.environ 是 Python 的一个标准库,用于访问操作系统的环境变量。通过将 args.gpu 赋值给 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'],可以控制 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架使用哪个 GPU。
相关问题

args = parser.parse_args() seed = args.seed

`args = parser.parse_args()`是用来解析命令行参数的,它会将命令行中传入的参数解析成一个对象,这个对象包含了所有的参数及其对应的值。而`seed = args.seed`则是将解析出来的参数对象中的`seed`属性的值赋给了`seed`变量。 举个例子,如果你在命令行中输入`python script.py --seed 123 --num-epochs 10`,那么`args`对象中就会包含`seed`属性和`num_epochs`属性,分别对应值为`123`和`10`。而`seed = args.seed`则会将`123`赋值给`seed`变量。

args = parser.parse_args()可以解析yaml格式文件吗

是的,可以使用Python中的PyYAML模块来解析YAML格式文件。具体地,你需要先从argparse模块中获取YAML文件的路径参数,然后使用PyYAML模块读取该文件并将其解析为Python字典对象。这样,你就可以在代码中直接使用该字典对象了。 下面是一个简单的例子: ```python import argparse import yaml parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--config', type=str, required=True, help='path to YAML configuration file') args = parser.parse_args() with open(args.config, 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) print(config['model']['name']) ``` 在上面的例子中,`--config`参数指定了YAML文件的路径,使用`yaml.safe_load`函数将该文件读取并解析为Python字典对象,然后直接从该字典对象中获取需要的配置信息。

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