model_names = sorted(name for name in models.__dict__ if name.islower() and not name.startswith("__")) parser = argparse.ArgumentParser(description='StrainNet inference', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument('--arch', default='StrainNet_l',choices=['StrainNet_f','StrainNet_h','StrainNet_l'], help='network f or h') parser.add_argument('data', metavar='DIR', help='path to images folder, image names must match \'[name]1.[ext]\' and \'[name]2.[ext]\'') parser.add_argument('--pretrained', metavar='PTH', help='path to pre-trained model') parser.add_argument('--output', '-o', metavar='DIR', default=None, help='path to output folder. If not set, will be created in data folder') parser.add_argument('--div-flow', default=2, type=float, help='value by which flow will be divided') parser.add_argument("--img-exts", metavar='EXT', default=['tif','png', 'jpg', 'bmp', 'ppm'], nargs='*', type=str, help="images extensions to glob") device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

这段代码是一个 Python 脚本的命令行参数解析部分。它使用 argparse 模块来定义和解析命令行参数。下面是对每个参数的解释：

- `arch`：指定网络的架构，可选值为 `StrainNet_f`、`StrainNet_h`、`StrainNet_l`。
- `data`：指定图像文件夹的路径，图像文件名必须符合 `[name]1.[ext]` 和 `[name]2.[ext]` 的格式。
- `pretrained`：指定预训练模型的路径。
- `output`：指定输出文件夹的路径。如果未设置，则会在数据文件夹中创建输出文件夹。
- `div-flow`：将光流值除以该值。默认为 2。
- `img-exts`：要匹配的图像文件扩展名列表，默认为 `['tif', 'png', 'jpg', 'bmp', 'ppm']`。
- `device`：通过判断是否可用 CUDA 来选择使用 GPU 还是 CPU。

以上就是这段代码的主要内容和功能。如果有更多问题，可以继续提问。