parser.add_argument('--path1', '-p1', type=str, required=True, help='The first omics file name.')如何修改自己文件的路径

您可以将想要修改的文件路径替换掉参数'--path1'的值，或者在命令行输入命令时指定需要的文件路径。例如：parser.add_argument('--path1', '-p1', type=str, default='./data/omics.txt', help='The first omics file name.')，这里默认是'./data/omics.txt'的路径，您可以将其修改为您自己文件的路径。

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parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument( 'data_cfg_path', type=str, help='data config path') parser.add_argument( 'main_cfg_path', type=str, help='main config path') parser.add_argument( '--exp_name', type=str, default='default_exp_name') parser.add_argument( '--batch_size', type=int, default=4, help='batch_size per gpu') parser.add_argument( '--num_workers', type=int, default=4) parser.add_argument( '--pin_memory', type=lambda x: bool(strtobool(x)), nargs='?', default=True, help='whether loading data to pinned memory or not') parser.add_argument( '--ckpt_path', type=str, default=None, help='pretrained checkpoint path, helpful for using a pre-trained coarse-only LoFTR') parser.add_argument( '--disable_ckpt', action='store_true', help='disable checkpoint saving (useful for debugging).') parser.add_argument( '--profiler_name', type=str, default=None, help='options: [inference, pytorch], or leave it unset') parser.add_argument( '--parallel_load_data', action='store_true', help='load datasets in with multiple processes.') parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) return parser.parse_args()

这段代码是用 argparse 库创建了一个命令行参数解析器。它有以下参数：

- data_cfg_path：数据配置文件的路径。
- main_cfg_path：主配置文件的路径。
- exp_name：实验名称，默认为“default_exp_name”。
- batch_size：每个 GPU 的批处理大小，默认为 4。
- num_workers：数据加载器使用的工作进程数，默认为 4。
- pin_memory：是否将数据加载到锁定内存中，默认为 True。
- ckpt_path：预训练的模型路径，有助于使用预训练的粗略 LoFTR。
- disable_ckpt：是否禁用检查点保存（用于调试）。
- profiler_name：性能分析器名称，可选项为“inference”、“pytorch”，或不设置。
- parallel_load_data：是否使用多个进程加载数据集。

然后，使用 PyTorch Lightning 的函数 `pl.Trainer.add_argparse_args` 将 PyTorch Lightning 特定的参数添加到该解析器中。最后，解析器通过 `parser.parse_args()` 解析命令行参数并返回结果。

def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Face detection and classification for politicians in Japanese TV.') # Important configuration variables parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mot17', help='Mode name for saving files.') parser.add_argument('--mode', default='train', type=str, help='train or test.') parser.add_argument('--detector', type=str, default='YOLOX', help='Detector to be used. FRCNN, SDP, Bresee, SGT, YOLOX, GT.') parser.add_argument('--reid', type=str, default=None, help='Reidentification model to be used. SBS, MGN.') parser.add_argument('--mod', type=str, default=None, help='Tracker name modifier to do testing of features.') # Paths parser.add_argument('--datapath', type=str, default='datasets/MOT17Det', help='Dataset path with frames inside.') parser.add_argument('--feat', type=str, default='feats', help='Features files path.') # Tracking-specific configuration variables parser.add_argument('--max_iou_th', type=float, default=0.15, help='Max value to multiply the distance of two close objects.') parser.add_argument('--w_tracklet', type=int, default=10, help='Window size per tracklet') parser.add_argument('--w_fuse', type=int, default=3, help='Window size per fusion in hierarchy') parser.add_argument('--max_prop', type=int, default=10000, help='Difficult the fusion when the frame difference is larger than this value.') parser.add_argument('--fps_ratio', type=int, default=1, help='Use lower fps dataset if lower than 1.') # Flags parser.add_argument('--save_feats', action='store_true', help='Save tracking + feature vectors as pkl file for analysis.') parser.add_argument('--iou', action='store_true', help='Add IoU distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--temp', action='store_true', help='Use temporal distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--spatial', action='store_true', help='Use spatial distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--motion', action='store_true', help='Add motion estimation to further improve the tracker.') parser.add_argument('--randorder', action='store_true', help='Random order of lifted frames for testing.') parser.add_argument('--noncont', action='store_true', help='Do not enforce continuous clustering. Allow all tracklets to cluster with whoever they want.') return parser

这是一个 Python 脚本，通过 argparse 模块来接收命令行参数。这个脚本的作用是进行政治家在日本电视节目中的人脸检测和分类。其中包含了一些重要的配置变量，比如数据集名称、模式名称、检测器名称、重识别模型名称等等。此外，还有一些路径信息和跟踪器特有的配置变量，比如最大 IOU 阈值、窗口大小、帧速率等等。最后，还有一些标志用于控制程序的行为，比如是否保存特征向量、是否添加 IOU 距离等等。