args = parse_args()

时间: 2024-01-11 19:03:21 浏览: 31
args = parse_args()是Python中命令行解析模块argparse中的一个函数,它用于解析命令行参数并返回一个命名空间,其中包含传递给脚本的所有参数。这个函数会解析命令行参数并返回两个值,第一个是一个包含所有参数值的命名空间,第二个是一个列表,其中包含所有未知的参数。如果你想要解析命令行参数并将它们存储在一个对象中,那么args = parse_args()就是你需要的函数。
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if __name__ == '__main__': args = parse_args() main(args)

这段代码是一个常见的 Python 代码结构,它通常用于将一个 Python 模块既可以被导入为一个模块,也可以作为一个独立的程序来运行。 `if __name__ == '__main__':` 表示如果这个 Python 模块被直接运行(而不是被导入到其他模块中),那么以下的代码块会被执行。 `args = parse_args()` 这一行代码通常是从命令行解析参数,并将这些参数传递给 `main()` 函数。 `main(args)` 这行代码会调用 `main()` 函数,并传递解析的参数。在这个函数中,通常会执行一些操作,例如训练模型、测试模型或者运行一个应用程序。 因此,这段代码的作用是在命令行运行某个 Python 程序时,解析命令行参数并执行相应的主程序。

args = parse.parse_args()

这段代码是用来解析命令行参数的。它使用 Python 内置的 argparse 模块,可以帮助我们方便地处理命令行参数。parse_args() 方法会从命令行读取参数并返回一个命名空间对象,我们可以通过这个对象来访问参数的值。通常,我们需要在脚本中首先定义参数,然后在命令行调用脚本时传递这些参数。例如,下面是一个例子: ``` import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--name', help='Name of the person') parser.add_argument('--age', help='Age of the person') args = parser.parse_args() print(f'Name: {args.name}, Age: {args.age}') ``` 在命令行中调用这个脚本时,可以这样传递参数: ``` python myscript.py --name John --age 30 ``` 这样就会输出: ``` Name: John, Age: 30 ```

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if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ,方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径,可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数,用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

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