parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')

`--label-smoothing` 参数用于指定标签平滑（label smoothing）的 epsilon 值。标签平滑是一种常用的正则化技术，用于减少模型在训练集上的过拟合现象。它通过将真实标签值逐渐转移到其他类别上来降低模型对训练集中特定标签的过度依赖。

epsilon 值是一个介于0和1之间的小数，用于控制平滑程度。较小的 epsilon 值表示更强的平滑，而较大的 epsilon 值则表示较弱的平滑。默认情况下，`--label-smoothing` 参数设置为 0.0，即不应用标签平滑。

如果你希望在训练过程中应用标签平滑技术，可以通过命令行参数 `--label-smoothing` 来指定 epsilon 值。例如，设置 `--label-smoothing 0.1` 将在训练过程中应用 epsilon 值为 0.1 的标签平滑技术。

相关问题

parser.add_argument -d -m -l -p

`parser.add_argument`是Python中argparse模块提供的一个函数，用于解析命令行参数。其中，`-d`、`-m`、`-l`和`-p`是各自的选项标志，表示不同的参数选项。

例如，使用以下代码可以添加这四个选项：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-d', help='description of argument d')
parser.add_argument('-m', help='description of argument m')
parser.add_argument('-l', help='description of argument l')
parser.add_argument('-p', help='description of argument p')

这样，当运行Python脚本时，可以在命令行中添加这些选项来传递参数。例如：

python script.py -d arg1 -m arg2 -l arg3 -p arg4

其中，`arg1`、`arg2`、`arg3`和`arg4`是各自选项所要接收的参数。

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求：如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

修改后的代码如下：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.")
parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path')
parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.')
parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}')
parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}')
parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed')
parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate')
parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)')
parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation')
parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units')
parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate')
parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved')

args = parser.parse_args()

if args.dataset in {'Cora', 'CiteSeer', 'PubMed'}:
    for arg in vars(args):
        print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg)))
else:
    print("Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}.")

如果输入的 dataset 不是 {Cora, CiteSeer, PubMed} 中的任何一项，将会输出 "Invalid dataset! Valid options are {Cora, CiteSeer, PubMed}."，否则将会输出各个参数的值。