pytorch微调模型使用parser.add_argument的例子

我可以为您提供一个简单的示例，使用parser.add_argument来微调PyTorch模型：import argparse
import torch# 创建一个参数解析器
parser = argparse.ArgumentParser()# 添加参数
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, help='input batch size for training (default: 64)')# 解析参数
args = parser.parse_args()# 使用参数
batch_size = args.batch_size# 创建DataLoader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

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请帮我翻译每一句代码：def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

def parse_opt():
# 定义 argparse 解析器
parser = argparse.ArgumentParser()

# 添加命令行参数
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL')
parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)')
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path')
parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold')
parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image')
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos')
parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3')
parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

# 返回解析器
return parser

def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a segmentor') parser.add_argument('config', help='train config file path') parser.add_argument('--work-dir', help='the dir to save logs and models') parser.add_argument( '--load-from', help='the checkpoint file to load weights from') parser.add_argument( '--resume-from', help='the checkpoint file to resume from') parser.add_argument( '--no-validate', action='store_true', help='whether not to evaluate the checkpoint during training') group_gpus = parser.add_mutually_exclusive_group() group_gpus.add_argument( '--gpus', type=int, help='number of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') group_gpus.add_argument( '--gpu-ids', type=int, nargs='+', help='ids of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') parser.add_argument('--seed', type=int, default=None, help='random seed') parser.add_argument( '--deterministic', action='store_true', help='whether to set deterministic options for CUDNN backend.') parser.add_argument( '--options', nargs='+', action=DictAction, help='custom options') parser.add_argument( '--launcher', choices=['none', 'pytorch', 'slurm', 'mpi'], default='none', help='job launcher') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=0) args = parser.parse_args() if 'LOCAL_RANK' not in os.environ: os.environ['LOCAL_RANK'] = str(args.local_rank) return args解释一下代码

这段代码是一个命令行参数解析函数`parse_args()`，用于解析用户在命令行中输入的参数。

首先，创建了一个`argparse.ArgumentParser`对象，并设置了一个描述信息。

接下来，使用`parser.add_argument()`方法添加了一系列的参数选项。这些选项包括：

- `config`：训练配置文件的路径。
- `--work-dir`：保存日志和模型的目录。
- `--load-from`：加载预训练模型的路径。
- `--resume-from`：恢复训练的检查点文件路径。
- `--no-validate`：是否在训练过程中不进行验证。
- `--gpus`：使用的GPU数量（仅适用于非分布式训练）。
- `--gpu-ids`：使用的GPU的ID列表（仅适用于非分布式训练）。
- `--seed`：随机种子。
- `--deterministic`：是否启用CUDNN后端的确定性选项。
- `--options`：自定义选项，作为字典传递。
- `--launcher`：作业启动器的选择（如none、pytorch、slurm、mpi）。
- `--local_rank`：本地进程的排名（仅适用于分布式训练）。

然后，调用`parser.parse_args()`方法解析命令行参数，并返回一个包含参数值的命名空间对象。

最后，对于分布式训练，如果环境变量中没有`LOCAL_RANK`，则将`args.local_rank`赋值给`os.environ['LOCAL_RANK']`。

这个函数的作用是方便地从命令行中获取用户定义的训练参数，并将其返回供后续使用。