if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="number of epochs") parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4, help="size of each image batch") parser.add_argument("--gradient_accumulations", type=int, default=2, help="number of gradient accums before step") parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") parser.add_argument("--data_config", type=str, default="config/coco.data", help="path to data config file") parser.add_argument("--pretrained_weights", type=str, help="if specified starts from checkpoint model") parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=0, help="number of cpu threads to use during batch generation") parser.add_argument("--img_size", type=int, default=416, help="size of each image dimension") parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=1, help="interval between saving model weights") parser.add_argument("--evaluation_interval", type=int, default=1, help="interval evaluations on validation set") parser.add_argument("--compute_map", default=False, help="if True computes mAP every tenth batch") parser.add_argument("--multiscale_training", default=True, help="allow for multi-scale training") opt = parser.parse_args() print(opt)

这段代码是一个 Python 脚本，用于训练 YOLOv3 目标检测模型。它使用 argparse 模块来解析命令行参数，并将这些参数存储在 opt 对象中。这些参数包括训练轮数、批量大小、梯度积累次数、模型定义文件路径、数据配置文件路径、预训练权重文件路径、CPU 线程数、图像大小、保存模型权重的间隔、在验证集上评估的间隔、是否计算 mAP、是否允许多尺度训练等。最后，它打印出 opt 对象的值。

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warnings.filterwarnings("ignore") parser = argparse.ArgumentParser(description='Train Super Resolution Models') parser.add_argument('--crop_size', default=81, type=int, help='training images crop size')#crop size 高分辨率图像的大小 parser.add_argument('--upscale_factor', default=6, type=int, choices=[2, 3, 4, 6, 8], help='super resolution upscale factor')#upscale_factor 超分辨率的倍数 parser.add_argument('--num_epochs', default=100, type=int, help='train epoch number')#num_epochs 训练的轮数，默认为100 if __name__ == '__main__': opt = parser.parse_args() CROP_SIZE = opt.crop_size UPSCALE_FACTOR = opt.upscale_factor NUM_EPOCHS = opt.num_epochs

这段代码是用 argparse 模块来解析命令行参数，并将解析后的参数赋值给变量 CROP_SIZE、UPSCALE_FACTOR 和 NUM_EPOCHS，分别表示训练图像的裁剪大小、超分辨率倍数和训练的轮数。在该代码中，还设置了默认值和帮助信息，以方便用户使用。最后，通过 if __name__ == '__main__' 判断当前脚本是否为主程序，如果是，则执行参数解析和赋值操作。

parser = argparse.ArgumentParser(description='PSMNet') parser.add_argument('--maxdisp', type=int ,default=192, help='maxium disparity') parser.add_argument('--model', default='stackhourglass', help='select model') parser.add_argument('--datapath', default=r"D:\2020TIIT\pretrained_model_KITTI2015.tar", help='datapath') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='number of epochs to train') parser.add_argument('--loadmodel', default= None, help='load model') parser.add_argument('--savemodel', default='./', help='save model') parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False, help='enables CUDA training') parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S', help='random seed (default: 1)') args = parser.parse_args()什么意思

这是一个 Python 脚本中使用的 argparse 模块，用于解析命令行参数。脚本使用者可以通过命令行传入参数来控制脚本的行为。该脚本定义了一些参数，如最大视差、模型选择、数据路径、训练轮数、加载模型路径、保存模型路径、是否使用 CUDA 训练等。当脚本运行时，它会解析命令行中传入的参数，并将这些参数存储在 args 变量中。这样，脚本就可以根据这些参数来执行不同的操作。