parser.add_argument('--seed', type=int, default=42, help='Random seed.')

这段代码是用来设置随机种子的。在机器学习中，为了保证实验结果的可重复性，我们需要设置一个固定的随机种子。这样每次运行程序时生成的随机数都是一样的，从而保证实验结果的一致性。

在这里，`parser.add_argument` 是 argparse 模块中的一个函数，用来解析命令行参数。`--seed` 是参数名，`type=int` 表示参数类型是整数，`default=42` 表示默认值为 42，`help` 是帮助信息，用于提示用户如何使用该参数。

当我们在命令行中输入 `--seed 123`，程序会将 `seed` 参数的值设置为 123。如果没有输入 `--seed`，则会使用默认值 42。

相关问题

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。

parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S', help='random seed (default: 1)')

这是一个命令行参数的设置，用于控制随机数生成器的种子。

`--seed`: 这是一个整数类型的参数，用于设置随机数生成器的种子。在深度学习中，由于训练过程中会涉及到随机数生成器，因此使用随机种子可以确保每次训练的结果是一致的。如果不设置随机种子，则每次训练的结果可能会有所不同。默认情况下，随机种子设置为1。

`type=int`: 这是用于指定参数类型的语句，这里将参数设置为整数类型。

`default=1`: 这是用于设置参数默认值的语句，这里将参数设置为1。

`metavar='S'`: 这是用于设置参数名称的语句，这里将参数名称设置为'S'。在命令行中，可以使用`--seed`或`-S`来指定这个参数。例如：

python train.py --seed 10

这会将随机种子设置为10。