parser.add_argument中引用transformer模型

您可以在 `parser.add_argument` 函数中引用transformer模型，例如：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='My CLI program')
parser.add_argument('--model', type=str, choices=['transformer', 'other'], default='other', help='Choose a model to use')
args = parser.parse_args()

if args.model == 'transformer':
    # 使用transformer模型
else:
    # 使用其他模型

在上面的代码中，我们定义了一个 `--model` 参数，它可以接受两个值：`transformer` 和 `other`。如果用户选择了 `transformer` 模型，我们就可以在程序中使用transformer模型。如果用户选择了其他模型，我们就可以使用其他模型。

相关问题

parser.add_argument中引用模型

在使用parser.add_argument时，如果需要引用模型，可以通过添加"--model_path"参数来指定模型的路径。例如：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model_path", type=str, default="./model.bin", help="path to the pre-trained model")
args = parser.parse_args()

model_path = args.model_path

在这个例子中，"--model_path"参数默认值为"./model.bin"，如果用户没有指定模型路径，则默认使用该路径。可以通过"args.model_path"来获取用户指定的模型路径，从而加载模型。

parser.add_argument中引用ResNet101

在使用parser.add_argument时，如果需要引用ResNet101模型，可以通过添加"--model"参数来指定模型的名称。例如：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model", type=str, default="ResNet101", choices=["ResNet50", "ResNet101"], help="name of the model to use")
args = parser.parse_args()

if args.model == "ResNet50":
    # 使用ResNet50模型
    pass
elif args.model == "ResNet101":
    # 使用ResNet101模型
    pass

在这个例子中，"--model"参数默认值为"ResNet101"，用户可以通过"--model"参数来指定要使用的模型的名称。可以通过"args.model"来获取用户指定的模型名称，从而加载相应的模型。注意，为了保证程序的正确性，"choices"参数应该设置为可选的模型名称列表，以限制用户输入的模型名称。