parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=64, metavar='N', help='batch size (default: 64)')

这是一个使用 argparse 库来解析命令行参数的代码片段，其中 '--batch_size' 是一个命令行参数，用于指定批处理的大小，类型为整数（type=int），默认值为 64（default=64），metavar='N' 是一个帮助信息，用于描述参数的含义，即批处理大小（batch size）。

相关问题

if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description=__doc__) # 使用设备类型 parser.add_argument('--device', default='cuda:2', help='device') # 检测目标类别数 parser.add_argument('--num-classes', type=int, default='3', help='number of classes') # 数据集的根目录(VOCdevkit) parser.add_argument('--data-path', default='./', help='dataset root') # 训练好的权重文件 parser.add_argument('--weights-path', default='./save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth', type=str, help='training weights') # batch size parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int, metavar='N', help='batch size when validation.') args = parser.parse_args() main(args)

这段代码使用 argparse 解析命令行参数，并调用了一个名为 main() 的函数，传入参数 args。

具体解析的参数包括：

- `--device`：用于指定设备类型，默认值为 'cuda:2'。
- `--num-classes`：用于指定检测目标的类别数，默认值为 3。
- `--data-path`：用于指定数据集的根目录，默认值为 './'。
- `--weights-path`：用于指定训练好的权重文件的路径，默认值为 './save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth'。
- `--batch_size`：用于指定验证时的批处理大小，默认值为 1。

你可以根据需要修改参数的默认值，然后在命令行中指定不同的参数值来运行脚本。例如：

python your_script.py --device cuda:0 --num-classes 5 --data-path /path/to/dataset --weights-path /path/to/weights.pth --batch_size 4

这样就可以传入不同的参数值来运行脚本了。

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。