parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--checkpoint_path", default=None, type=str, required=True, help="path of trained checkpoint") parser.add_argument("--dataset_type", default="imagenet-r", type=str, required=True, help="Type of eval dataset. 'imagenet' : for imagenet like dataset / 'cifar' for CIFAR like") parser.add_argument("--data_dir", default="imagenet-r", action=None, type=str, required=True, help="dataset directory") parser.add_argument("--WordnetId2ClassName_filepath", default="zero_shot/WordNetId2ClassName.txt", type=str, help="txt file containing wordNetId to class name")

这段代码是用 argparse 模块来解析命令行参数，可以让用户在运行程序时通过命令行输入参数，而不是直接修改代码中的参数。具体来说，这段代码定义了四个参数：

- `checkpoint_path`：训练好的模型的路径，是必需的参数。
- `dataset_type`：评估数据集的类型，可选的值有 `"imagenet"` 和 `"cifar"`，默认值是 `"imagenet-r"`，也是必需的参数。
- `data_dir`：评估数据集所在的目录，是必需的参数。
- `WordnetId2ClassName_filepath`：一个包含 WordNetId 到类名映射关系的文本文件的路径，可选参数，如果不提供则默认为 `"zero_shot/WordNetId2ClassName.txt"`。

在程序运行时，用户可以通过命令行来指定这些参数，例如：

python my_program.py --checkpoint_path=/path/to/checkpoint --dataset_type=cifar --data_dir=/path/to/data

这样就可以将指定的参数传递给程序并运行。

相关问题

parser = argparse.ArgumentParser('DeiT training and evaluation script', add_help=False) parser.add_argument('--output_dir', default='../deit-main/checkpoint/', help='path where to save, empty for no saving')

这段代码是使用Python中的argparse库来解析命令行参数的。在这段代码中，我们首先创建了一个ArgumentParser对象，用于解析命令行参数。'DeiT training and evaluation script'是ArgumentParser的一个可选参数，用于设置程序的描述信息，add_help=False用于关闭默认的--help选项。

接下来，我们使用add_argument方法向ArgumentParser对象中添加一个参数。'--output_dir'表示参数名称，default='../deit-main/checkpoint/'表示默认值为'../deit-main/checkpoint/'，help='path where to save, empty for no saving'表示该参数的描述信息，即该参数表示保存模型文件的路径，如果不设置该参数则不会保存模型文件。

通过这种方式，我们可以在命令行中传递参数，控制程序的行为。例如，我们可以在命令行中输入--output_dir=/path/to/save 来指定保存模型文件的路径。在程序中，我们可以通过args.output_dir来获取这个参数的值。

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。