parser.add_argument("--noiseL", type=float, default=50, help='noise level; ignored when mode=B or mode=S')
时间: 2024-05-09 10:14:20 浏览: 17
这代码是用于设置命令行参数的,其中`--noiseL`是一个选项,用于设置噪声水平,它的默认值为50。在命令行中运行程序时,可以使用`--noiseL`选项来自定义噪声水平的值,例如:
```
python my_program.py --noiseL 80
```
这将设置噪声水平为80。`type=float`表示这个选项的参数类型为浮点数,`help`参数用于提供关于这个选项的帮助文本。当`mode`参数的值为`B`或`S`时,`--noiseL`选项的值将被忽略。
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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:
```python
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。
怎么更改parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on test set')为高斯噪声
你可以将 `--test_noiseL` 参数的类型从 `float` 改为 `str`,并增加一个新的参数 `--test_noise_type` 来指定噪声类型,然后在代码中根据 `--test_noise_type` 的值来生成不同类型的噪声。具体实现可以参考下面的代码:
```python
import argparse
import numpy as np
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--test_noise_type", type=str, default='gaussian', help='type of noise used on test set')
parser.add_argument("--test_noiseL", type=str, default='50', help='noise level used on test set')
args = parser.parse_args()
# 解析噪声类型和噪声水平
test_noise_type = args.test_noise_type
test_noiseL = float(args.test_noiseL)
# 根据噪声类型生成不同类型的噪声
if test_noise_type == 'gaussian':
# 生成高斯噪声
noise = np.random.normal(scale=test_noiseL, size=(100,))
elif test_noise_type == 'uniform':
# 生成均匀分布噪声
noise = np.random.uniform(low=-test_noiseL, high=test_noiseL, size=(100,))
else:
raise ValueError('Unknown noise type: {}'.format(test_noise_type))
```
这样,你就可以通过指定 `--test_noise_type` 参数来生成不同类型的噪声,而 `--test_noiseL` 参数则指定噪声的水平。例如,下面的命令将生成均匀分布噪声,噪声水平为 20:
```
python your_script.py --test_noise_type uniform --test_noiseL 20
```
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