args = vars(ap.parse_args())

时间: 2024-06-06 18:07:15 浏览: 8
This line of code calls the `parse_args()` method of an `ArgumentParser` object named `ap`, and then passes the resulting object to the `vars()` function. The `vars()` function returns the `__dict__` attribute of the object as a dictionary. This dictionary contains all of the command-line arguments that were parsed by the `ArgumentParser` object, with the argument names as keys and the argument values as values. The `args` variable is assigned this dictionary.
相关问题

解释args = vars(parser.parse_args())

这段代码是解析命令行参数的过程。通常在命令行运行脚本时,需要传递一些参数给脚本使用。 argparse 是 Python 内置的命令行解析库,可以帮助我们解析命令行参数。 vars() 函数返回对象object的属性和属性值的字典对象。在这里,vars() 函数返回的是 argparse.Namespace 对象的属性字典。 parser.parse_args() 函数是 argparse 库解析命令行参数的方法,它会返回一个 argparse.Namespace 对象,其中包含了命令行传递的参数。 因此,args = vars(parser.parse_args()) 的作用是将解析后的命令行参数以字典的形式保存到 args 变量中,方便后续的使用。

args = vars(ap.parse_args())是什么意思

这条代码的意思是将使用 argparse 模块解析命令行参数得到的 Namespace 对象转换为 Python 字典类型。其中,ap 是 argparse.ArgumentParser() 的一个实例。该函数返回的字典包含了命令行参数和它们的值。通过 args['key'] 的形式,可以获取到对应的值。

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if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ,方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径,可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数,用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

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arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求:如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

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