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")
时间: 2024-01-10 09:02:52 浏览: 46
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。
相关问题
sorted(name for name in models.__dict__ if name.islower() and not name.startswith("__") and callable(models.__dict__[name]))
C知道 :你想知道模型中所有小写且不以双下划线开头的可调用对象的名称,对吗?那么这个问题可以通过以下代码来解决:
```python
sorted(name for name in models.__dict__
if name.islower() and not name.startswith("__")
and callable(models.__dict__[name]))
```
这段代码会返回一个按字母顺序排序的列表,其中包含满足条件的可调用对象的名称。注意,这里假设`models`是一个模型对象或模块,你需要将其替换为你实际使用的模型对象或模块。
def get_model_names(): return sorted( name for name in models.__dict__ if name.islower() and not name.startswith("__") and callable(models.__dict__[name]) ) + timm.list_models()
这段代码是用来获取可用的模型名称列表,包括PyTorch官方的预训练模型和timm库中的模型。它首先使用Python的dir()函数获取models模块中的所有属性和方法名称,然后通过判断名称是否为小写、非私有和可调用的函数来过滤出模型名称。最后,它使用timm库的list_models()函数获取timm库中的所有模型名称,并将两个列表合并并排序后返回。