results = pool.map(evaluate_func, args_list)

这是一个使用 Python 中 multiprocessing 模块中的 pool.map() 函数来并行计算多个参数的结果的代码。其中 evaluate_func 是一个函数，args_list 是一个包含多个参数的列表。每个参数都会传递给 evaluate_func 函数进行计算，最终返回一个结果列表。

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if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluate KITTI tracking results.', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument('result_path', type=str, help='The submission as a JSON file.') parser.add_argument('-suffix', type=str, help='Suffix for the output visualizer folder') parser.add_argument('--default_cam_only', default=False, action='store_true') args = parser.parse_args()

这段代码是一个 Python 脚本的主程序入口。它使用 argparse 模块解析命令行参数，包括一个必需的参数 result_path（表示 JSON 文件的路径），一个可选参数 suffix（表示输出可视化结果的文件夹后缀），以及一个可选的开关参数 default_cam_only。通过在命令行中指定这些参数，可以让脚本在不同的模式下运行。

如果运行这个脚本的时候没有指定参数，那么 argparse 模块会根据代码中的设置，显示帮助信息和默认值，并退出程序。如果指定了参数，那么 argparse 模块会把这些参数解析成一个 Namespace 对象，这个对象中包含了所有参数的值，可以在代码中使用。

解释这段代码 def _init_agents(self): agents = [] model_path = os.path.join(self.args.save_dir, self.args.scenario_name) #for i in range(self.args.n_agents): agent = Agent(self.args) if self.args.evaluate: numb = self.args.numb m_path = os.path.join(model_path, 'agent_%d') agent.load(m_path + '/' + numb + '_actor_params.pkl') #agents.append(agent) return agent

这段代码是一个类的方法 `_init_agents`，它的作用是初始化一个代理（agent）的列表。代码中首先创建了一个空的列表 `agents`，然后使用 `os.path.join` 函数构造了一个模型路径 `model_path`。在这个方法中，只有当 `self.args.evaluate` 为 `True` 时，才会加载一个训练好的模型参数，并用这个参数初始化代理对象 `agent`，然后返回一个代理对象。如果 `self.args.evaluate` 为 `False`，则会返回一个空的代理列表。根据代码注释，这段代码还有一个被注释掉的循环，可能是用来初始化多个代理的。