opt = parser.parse_args()

时间: 2023-11-08 12:04:33 浏览: 197
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OpenPose.py

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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.
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opt = parser.parse_args() trainval_percent = 1.0 train_percent = 0.9 xmlfilepath = opt.xml_path txtsavepath = opt.txt_path total_xml = os.listdir(xmlfilepath) if not os.path.exists(txtsavepath): ...
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Python的argparse库使用详解

例如，通过“python test.py --port 50”或“python test.py -p50”添加的“port”参数值会被转换为整数并存储在args.port中。 使用argparse库可以使得Python程序更加强大和易于使用，尤其是当程序需要接受复杂的...

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

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...

解释 opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size)

具体来说，parser.parse_args() 将命令行参数解析成一个对象 opt，它包含了用户输入的各种参数选项及其值。 check_img_size 函数是一个自定义的函数，它用于确保输入的图片尺寸是合法的。如果输入的尺寸不...

opt = parser.parse_args()什么意思

parser是一个ArgumentParser类的实例，parse_args()是该类的一个方法，用于解析命令行参数并返回一个包含参数值的命名空间（Namespace）对象。opt是一个变量名，用于存储解析后的命令行参数值。

举例说明opt = parser.parse_args()的用法

opt = parser.parse_args() 是用于解析命令行参数的代码，它能够将命令行传入的参数转换为Python程序中的变量，方便程序使用。使用该代码需要先定义一个命令行参数解析器parser，然后调用parse_args()方法来解析...

opt = parser.parse_args() print(opt) try: os.makedirs(opt.outf) except OSError: pass

首先，代码使用parser.parse_args()解析命令行参数，将结果保存在opt变量中。 接下来，代码使用os.makedirs(opt.outf)尝试创建一个输出目录，目录路径为opt.outf。如果目录已存在，会抛出OSError异常，...

opt = parser.parse_args()if opt.adv>0 and iter%opt.aiter==0: inputs_adv = ODFA(model, inputs) outputs_adv = model(inputs_adv)

opt = parser.parse_args() # 检查 adv 标志和迭代条件 if opt.adv > 0 and opt.iter % opt.aiter == 0: # 获取模型实例和输入 inputs_adv = ODFA(model, inputs) # 计算对抗样本输出 outputs_adv = model...

warnings.filterwarnings("ignore") parser = argparse.ArgumentParser(description='Train Super Resolution Models') parser.add_argument('--crop_size', default=81, type=int, help='training images crop size')#crop size 高分辨率图像的大小 parser.add_argument('--upscale_factor', default=6, type=int, choices=[2, 3, 4, 6, 8], help='super resolution upscale factor')#upscale_factor 超分辨率的倍数 parser.add_argument('--num_epochs', default=100, type=int, help='train epoch number')#num_epochs 训练的轮数，默认为100 if __name__ == '__main__': opt = parser.parse_args() CROP_SIZE = opt.crop_size UPSCALE_FACTOR = opt.upscale_factor NUM_EPOCHS = opt.num_epochs

这段代码是用 argparse 模块来解析命令行参数，并将解析后的参数赋值给变量 CROP_SIZE、UPSCALE_FACTOR 和 NUM_EPOCHS，分别表示训练图像的裁剪大小、超分辨率倍数和训练的轮数。在该代码中，还设置了默认值和帮助...

if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="number of epochs") parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4, help="size of each image batch") parser.add_argument("--gradient_accumulations", type=int, default=2, help="number of gradient accums before step") parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") parser.add_argument("--data_config", type=str, default="config/coco.data", help="path to data config file") parser.add_argument("--pretrained_weights", type=str, help="if specified starts from checkpoint model") parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=0, help="number of cpu threads to use during batch generation") parser.add_argument("--img_size", type=int, default=416, help="size of each image dimension") parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=1, help="interval between saving model weights") parser.add_argument("--evaluation_interval", type=int, default=1, help="interval evaluations on validation set") parser.add_argument("--compute_map", default=False, help="if True computes mAP every tenth batch") parser.add_argument("--multiscale_training", default=True, help="allow for multi-scale training") opt = parser.parse_args() print(opt)

它使用 argparse 模块来解析命令行参数，并将这些参数存储在 opt 对象中。这些参数包括训练轮数、批量大小、梯度积累次数、模型定义文件路径、数据配置文件路径、预训练权重文件路径、CPU 线程数、图像大小、保存...

import argparse import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from colorizers import * matplotlib.use('TKAgg') parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i','--img_path', type=str, default='imgs/ansel_adams3.jpg') parser.add_argument('--use_gpu', action='store_true', help='whether to use GPU') parser.add_argument('-o','--save_prefix', type=str, default='saved', help='will save into this file with {eccv16.png, siggraph17.png} suffixes') opt = parser.parse_args()

这段代码是一个Python脚本，它使用了argparse和matplotlib库。argparse用于解析命令行参数，matplotlib用于绘制图像。这个脚本的作用是将一张彩色图像转换成灰度图像，并使用两种不同的颜色映射方法将其转换回彩色...

代码解释 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/yolov5s.pt', help='model.pt path') parser.add_argument('--source', type=str, default=info1, help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size)

IOU 阈值、输出视频编码器、使用的设备（GPU 或 CPU）、是否显示结果、是否保存结果到文本文件、需要过滤的类别等等，然后通过 parse_args() 方法将命令行输入的参数解析出来并赋值给 opt 变量。其中，check_img_...

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

这段代码是使用 argparse 库来解析命令行参数。通过 argparse.ArgumentParser() 创建一个解析...最后使用 parse_args() 方法解析命令行参数，得到一个 Namespace 对象 opt，其中包含了所有解析后的参数。最后打印 opt。

parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') opt = parser.parse_args()

这段代码是一个 Python 脚本中的命令行参数解析部分。它使用 argparse 库来解析命令行参数，让用户可以在运行脚本时通过命令行传递不同的选项和参数。 这些参数用于配置目标检测模型的推理过程，具体含义如下： ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt from model import MLP import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size') parser.add_argument('--nEpochs', type=int, default=100, help='number of epochs to train for') parser.add_argument('--LR', type=float, default=0.001, help='learning rate for net') opt = parser.parse_args() # 数据集预处理 df = pd.read_csv("C:/Users/shen/Desktop/housing.csv", delim_whitespace=True) # Turn into Numpy arrays arr = df.to_numpy(dtype='float') # Split the features and the labels X = arr[:, :-1] y = np.expand_dims(arr[:, -1], 1) ones = np.ones((X.shape[0], 1)) X_new = np.hstack((ones, X)) # Split the dataset into train set and test set indices = np.random.permutation(X_new.shape[0]) train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):] X_train, X_test = X_new[train_indices, :], X_new[test_indices, :] y_train, y_test = y[train_indices, :], y[test_indices, :] model = MLP() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.train() optim_model = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.LR)#Adam优化器 # for epoch in range(opt.nEpochs): # # START CODE HERE # # END CODE HERE # torch.save(model.state_dict(),"C:/Users/shen/Desktop/checkpoint/net_weight.pth")帮我解释这里面每行代码的意思

这段代码主要是在导入一些Python的库（如numpy，pandas，matplotlib等），以及导入一个叫做MLP的模型。同时还使用了一些PyTorch的库（如optim，nn等）。...最后通过parse_args()函数解析这些参数。

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 ...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。

opt, unknown = parser.parse_known_args()

其中 parser 是一个 ArgumentParser 对象，通过调用 parse_known_args() 方法来解析命令行参数。opt 是一个对象，包含命令行参数的值，unknown 是一个列表，包含没有被识别的命令行参数。这个语句的作用是...

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-opt", type=str, help="Path to option YMAL file.") parser.add_argument( "--launcher", choices=["none", "pytorch"], default="none", help="job launcher" ) parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=0) args = parser.parse_args() opt = option.parse(args.opt, is_train=True)

最后，option.parse()方法会使用args.opt的值来解析YMAL文件，并将结果存储在opt变量中。is_train=True表示这是一个训练过程中的解析。 这段代码的作用是读取命令行参数和YMAL文件，并将其解析为相应的对象...

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) 表示使用父类的构造函数来初始化子类，这里父类是 Ui_MainWindow。...parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器，用来解析输入的参数。

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