请问以下代码，如何让其执行train或者test：def main(): if FLAGS.mode == 'train': train() elif FLAGS.mode == 'test': inference() else: print('Incorrect Run mode. Options are train or test') if __name__ == "__main__": main()

时间: 2023-06-02 09:08:26 浏览: 154
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如果要执行train，请在命令行中输入：python filename.py --mode=train，如果要执行test，请在命令行中输入：python filename.py --mode=test。filename.py代表程序的文件名。
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如何让下列程序执行train：def main(): if FLAGS.mode == 'train': train() elif FLAGS.mode == 'test': inference() else: print('Incorrect Run mode. Options are train or test') if __name__ == "__main__": main()

该程序需要使用命令行参数FLAGS.mode来指定运行模式，如果FLAGS.mode值为train，则执行train()函数，如果为test，则执行inference()函数，否则输出提示信息。如果想让程序执行train，则需要在命令行中加上参数--mode...

分析下我想执行trian或者test该如何实现：def main(): if FLAGS.mode == 'train': train() elif FLAGS.mode == 'test': inference() else: print('Incorrect Run mode. Options are train or test') if __name__ == "__main__": main()

这是一个 Python 程序，根据 FLAGS.mode 的值来执行不同的操作，如果 FLAGS.mode 是 "train"，则调用 train() 函数进行训练；如果 FLAGS.mode 是 "test"，则调用 inference() 函数进行测试。如果 FLAGS.mode 不是 ...

解释def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir 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, mode='test')

首先，调用parse_args()函数读取命令行参数，并将其保存在变量FLAGS中。接着，调用load_config()函数加载配置文件，并将其中的参数保存在字典cfg中。然后，根据命令行参数中是否指定了启用VisualDL和...

assert FLAGS.train_dir, 'train_dir is missing.' if FLAGS.task == 0: tf.gfile.MakeDirs(FLAGS.train_dir)什么意思

这是 TensorFlow 中的一段代码，用于检查训练目录 train_dir 是否存在，如果不存在则创建它。具体解释如下： - assert FLAGS.train_dir：使用 assert 语句判断 train_dir 是否存在，如果不存在就会抛出 ...

if FLAGS.method == 'v2': cluster = YOLOv2AnchorCluster(FLAGS.n, dataset, size, FLAGS.cache_path, FLAGS.cache, FLAGS.iters, FLAGS.verbose) elif FLAGS.method == 'v5': cluster = YOLOv5AnchorCluster(FLAGS.n, dataset, size, FLAGS.cache_path, FLAGS.cache, FLAGS.iters, FLAGS.gen_iters, FLAGS.thresh, FLAGS.verbose)

这段代码根据输入的 FLAGS.method 参数选择不同的聚类方法来生成物体检测算法中的先验框。如果 FLAGS.method 的值为 'v2'，则调用 YOLOv2AnchorCluster 类来进行聚类；如果 FLAGS.method 的值为 'v5'，则...

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)

这段代码是一个训练脚本的主要部分，其中包含了许多用于配置训练的命令行参数，以及定义训练过程的函数。 parse_args()函数使用cli.ArgsParser()创建一个命令行解析器，并添加了多个用于配置训练的命令行参数，...

翻译这段代码 def mouse_callback(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: lab_pixel = lab_image[y, x] print("LAB value at ({}, {}): {}".format(x, y, lab_pixel))

def mouse_callback(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: lab_pixel = lab_image[y, x] print("LAB值在（{}, {}）处为: {}".format(x, y, lab_pixel)) Translated code: ...

翻译一下这段python代码def mouse_callback(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: lab_pixel = lab_image[y, x] print("LAB value at ({}, {}): {}".format(x, y, lab_pixel))

def mouse_callback(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: lab_pixel = lab_image[y, x] print("LAB value at ({}, {}): {}".format(x, y, lab_pixel)) Translated code: ...

with tf.Session(config=config) as sess: model = model(sess, config=FLAGS, train=True) train = model.train(FLAGS)

tf.train.SessionRunHook() 是一个抽象基类，用于在每个训练周期（如每个batch或epoch结束时）执行特定的操作，比如保存模型状态、日志记录或者其他定制行为。 具体实现上，hooks可以是自定义的子类，比如： ...

帮我解决这个错误的代码：source = "{'content': '公开区一个文案4272', 'discount_price': 28, 'draw_time': '1685020500', 'encryption_content': '解锁区一个文案463', 'lott...tion': True, 'condition': 5, 'balls': None, 'numbers': None, 'hit_count': 0}]', 'title': '测试方案1996', 'user_id': '336'}" filename = '<unknown>', mode = 'eval' def parse(source, filename='<unknown>', mode='exec', *, type_comments=False, feature_version=None): """ Parse the source into an AST node. Equivalent to compile(source, filename, mode, PyCF_ONLY_AST). Pass type_comments=True to get back type comments where the syntax allows. """ flags = PyCF_ONLY_AST if type_comments: flags |= PyCF_TYPE_COMMENTS if isinstance(feature_version, tuple): major, minor = feature_version # Should be a 2-tuple. assert major == 3 feature_version = minor elif feature_version is None: feature_version = -1 # Else it should be an int giving the minor version for 3.x. > return compile(source, filename, mode, flags, _feature_version=feature_version) E File "<unknown>", line 1

这个代码出现了语法错误，具体错误信息需要看完整的报错信息才能确定。但是看起来是因为在调用 parse 函数时没有传入正确的参数。正确的调用方式应该是： python result = parse(source, filename='<unknown>'...

adj, features, y_train, y_val, y_test, train_mask, val_mask, test_mask = load_data(FLAGS.dataset)

这行代码是用来加载数据集的。根据参数 FLAGS.dataset 指定的数据集名称，该函数会从对应的文件中读取数据，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集。具体来说，该函数返回的内容包括： - adj：图的邻接矩阵，...

D:\python\python.exe D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\Test.py Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\Test.py", line 10, in <module> f = h5py.File(os.path.join(direction, '{1051501}.hdf5'), 'r') File "D:\python\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 567, in __init__ fid = make_fid(name, mode, userblock_size, fapl, fcpl, swmr=swmr) File "D:\python\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 231, in make_fid fid = h5f.open(name, flags, fapl=fapl) File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper File "h5py\_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper File "h5py\h5f.pyx", line 106, in h5py.h5f.open FileNotFoundError: [Errno 2] Unable to open file (unable to open file: name = 'D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DataPreProcess\DataSet_normalize\train\{1051501}.hdf5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flags = 0)

错误信息显示，程序需要读取的文件为 "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DataPreProcess\DataSet_normalize\train\{1051501}.hdf5"，但是该文件不存在。您需要检查该文件是否存在，或者文件路径是否...

adj, features, y_train, y_val, y_test, train_mask, val_mask, test_mask = load_data(FLAGS.dataset)什么意思

这行代码涉及了加载数据集的操作，具体解释如下： - FLAGS.dataset 是一个标志变量，用于指定要加载的数据集名称。 - load_data 函数将根据指定的数据集名称，加载相应的数据。函数返回的结果包括： - adj...
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