parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--model_name', type=str, default=model_name, help='[TextCNN、TextRCNN、TextRNN、TextRNN_Att、DPCNN、FastText]') parser.add_argument('--dataset', type=str, default=dataset, help='Dataset') parser.add_argument('--classes_level2', type=int, default=29, help='label level2 classes') # 03分类数(二级) 运行中赋值 parser.add_argument('--classes_level3', type=int, default=0, help='label level3 classes') # 03分类数(三级) 运行中赋值 parser.add_argument('--classify_type', type=str, default=classify_type, help='[level2_multi, level3_single, level2_multi, level3_multi]') # 分类类别 parser.add_argument('--fine_tune', action='store_false', default=fine_tune, help='level3_single fine_tune')

这段代码使用了 `argparse` 模块来解析命令行参数，并创建了一个参数解析器对象 `parser`。通过 `argparse.ArgumentParser()` 创建的解析器可以用于定义和解析命令行参数。

在这段代码中，`parser` 对象被用来定义多个命令行参数。每个参数都有不同的类型、默认值和帮助信息。

- `--model_name` 是一个字符串类型的参数，用于指定模型名称，默认值是 `model_name` 变量的值。
- `--dataset` 是一个字符串类型的参数，用于指定数据集名称，默认值是 `dataset` 变量的值。
- `--classes_level2` 是一个整数类型的参数，用于指定二级标签的类别数，默认值是 29。
- `--classes_level3` 是一个整数类型的参数，用于指定三级标签的类别数，默认值是 0。
- `--classify_type` 是一个字符串类型的参数，用于指定分类类型，默认值是 `classify_type` 变量的值。
- `--fine_tune` 是一个布尔类型的参数，用于指定是否进行微调，默认值是 `fine_tune` 变量的值。

这些参数可以在命令行中使用相应的选项来进行设置。例如，可以使用 `--model_name TextCNN` 来指定模型名称为 "TextCNN"。

一旦定义了这些参数，可以使用 `parser.parse_args()` 方法来解析命令行参数，并将其存储在一个命名空间对象中，以便后续使用。

相关问题

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--model', default='gunet_t', type=str, help='model name')

### 回答1：
这是一段使用 argparse 库创建解析器的代码。其中，使用 `argparse.ArgumentParser()` 函数创建了一个解析器对象；使用 `parser.add_argument` 方法添加了一个名为 '--model' 的参数，该参数的默认值为 'gunet_t'，类型为字符串，并且在帮助信息中有一个说明：'model name'。

### 回答2：
这段代码是用于创建一个解析器对象的实例，名为“parser”。它使用argparse库提供的功能，用来解析命令行参数。

解析器通过调用“add_argument”方法来添加参数设置。在这个例子中，我们添加了一个名为“--model”的参数，它有一个默认值为“gunet_t”，类型为字符串（str），并且还有一个帮助信息（help）用于说明该参数的作用。

该参数可以通过命令行来指定，例如：
python <脚本名> --model <值>
其中，<脚本名>是你的Python脚本的文件名，<值>是你想要指定的具体参数值。

在脚本中，你可以通过以下方式来使用这个参数：
args = parser.parse_args()
print(args.model)

这段代码将解析器解析的参数存储在“args”对象中，然后通过访问“args.model”来获取“--model”的具体数值，并将其打印出来。

总之，这段代码创建了一个解析器对象，定义了一个“--model”参数，并为其指定了默认值、类型和帮助信息。在脚本中可通过“args.model”来获取该参数的具体值。

### 回答3：
这段代码是使用argparse库创建一个参数解析器对象parser，并设置了一个命令行参数--model。该参数可选，默认值为'gunet_t'，类型为字符串，并且提供了一个帮助信息。意思是在命令行中使用--model参数可以指定一个模型名称，如果没有指定，则默认使用'gunet_t'作为模型名称。argparse库可以帮助我们解析命令行参数，方便程序的使用和调试。

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)

这段代码是一个 Python 脚本，用于训练 YOLOv3 目标检测模型。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、保存模型权重的间隔、在验证集上评估的间隔、是否计算 mAP、是否允许多尺度训练等。最后，它打印出 opt 对象的值。