# opt = parser.parse_args(args=[])

时间: 2024-01-10 16:04:40 浏览: 193
这行代码是一个命令行参数解析器 argparse 的用法。它的作用是解析命令行参数,将命令行参数转换为相应的 Python 对象,并将这些对象存储在一个 argparse.Namespace 对象中。 在这行代码中,`parser` 是一个 argparse.ArgumentParser 类的实例,`parser.parse_args()` 方法是用来解析命令行参数的。如果没有传入任何参数,则 `args=[]`,即解析空参数列表。解析完成后,会将解析结果存储在一个 argparse.Namespace 对象中,并赋值给变量 `opt`。 在实际使用中,可以通过 `opt.xxx` 的方式来访问命令行参数中的具体值,其中 `xxx` 是命令行参数的名称。例如,如果命令行参数中有一个 `--weights` 参数,则可以通过 `opt.weights` 来获取它的值。
相关问题

opt = parser.parse_args()

This line of code is using the argparse module in Python to parse command-line arguments. The parse_args() function is called on an instance of the ArgumentParser class, which has been assigned to the variable 'parser'. The result of the parse_args() function is then assigned to the variable 'opt'. This allows the values of the command-line arguments to be stored and used in the rest of the program.

elf.opt = self.parser.parse_args()

这段代码中,`self.parser.parse_args()` 是使用 `argparse` 模块解析命令行参数,返回一个 `Namespace` 对象,该对象包含了所有解析后的参数和对应的值。这些参数和值可以通过对象的属性来访问。 例如,如果有一个 `--foo` 参数,可以通过 `elf.opt.foo` 的方式来获取它的值。如果有一个 `--bar` 参数,可以通过 `elf.opt.bar` 的方式来获取它的值。 在这段代码中,`elf.opt` 是一个对象,它的属性包含了所有解析后的参数和对应的值。通过将 `self.parser.parse_args()` 的返回值赋值给 `elf.opt`,可以方便地在程序中访问命令行参数及其对应的值。
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解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

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