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')
时间: 2024-02-14 12:30:18 浏览: 130
parser.add_argument中的action使用
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。
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