argparse 库解析命令行参数都有哪些
时间: 2023-08-02 19:12:14 浏览: 64
argparse 是 Python 标准库中的一个模块,用于解析命令行参数。使用 argparse 库能够更加方便地处理命令行参数,并且生成帮助信息。以下是 argparse 库解析命令行参数的一些常用方法:
1. `argparse.ArgumentParser()`:创建一个 ArgumentParser 对象,用于解析命令行参数。
2. `add_argument()`:向 ArgumentParser 对象中添加命令行参数,包括参数的名称、类型、默认值、提示信息等。
3. `parse_args()`:解析命令行参数并返回一个 Namespace 对象,该对象包含命令行参数的值。
4. `help` 参数:为每个命令行参数提供帮助信息,当用户使用 `-h` 或 `--help` 参数时,会显示该帮助信息。
5. `action` 参数:指定当命令行参数被使用时的行为,例如存储一个值或打印一个消息。
6. `choices` 参数:限制命令行参数的值必须从指定的一组值中选择。
7. `default` 参数:指定命令行参数的默认值。
8. `type` 参数:指定命令行参数的类型,例如字符串、整数、浮点数等。
9. `nargs` 参数:指定命令行参数的数量,例如可以接受一个值或多个值。
10. `required` 参数:指定命令行参数是否是必需的。
11. `dest` 参数:指定命令行参数在 Namespace 对象中的名称。
以上是 argparse 库解析命令行参数的一些常用方法,可以根据具体的需求选择使用。
相关问题
argparse 库解析命令行参数,学习率
在深度学习中,学习率(learning rate)是一个非常重要的超参数,它控制着模型参数在梯度下降过程中的更新速度。使用 argparse 库解析命令行参数时,我们可以添加一个学习率参数来控制模型的学习率。
以下是一个使用 argparse 库解析学习率参数的示例代码:
```python
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01, metavar='LR',
help='learning rate (default: 0.01)')
args = parser.parse_args()
print('Learning rate:', args.lr)
```
在上述代码中,我们使用 `add_argument()` 方法添加了一个名为 `lr` 的参数,它的类型是 `float`,默认值为 `0.01`,metavar 参数设置为 'LR',help 参数提供了该参数的帮助信息,即学习率参数 (default: 0.01)。我们可以在命令行中使用 `--lr` 参数来指定学习率的值,例如:
```
python train.py --lr 0.001
```
在上述命令中,我们将学习率设置为 `0.001`。最后,我们使用 `args.lr` 获取学习率参数的值,并将其打印出来。
使用 argparse 库解析命令行参数时,我们可以根据具体的需求添加不同类型的参数来控制模型的超参数,例如学习率、批次大小、迭代次数等等。
argparse 库解析命令行参数,指定模型存储路径
在深度学习中,我们通常需要将训练好的模型保存到磁盘上以便后续使用。使用 argparse 库解析命令行参数时,我们可以添加一个模型存储路径参数来指定模型的保存路径。
以下是一个使用 argparse 库解析模型存储路径参数的示例代码:
```python
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')
parser.add_argument('--model_path', type=str, default='model.pt', metavar='PATH',
help='path to save the trained model')
args = parser.parse_args()
print('Model path:', args.model_path)
```
在上述代码中,我们使用 `add_argument()` 方法添加了一个名为 `model_path` 的参数,它的类型是 `str`,默认值为 `'model.pt'`,metavar 参数设置为 'PATH',help 参数提供了该参数的帮助信息,即模型存储路径参数 (default: 'model.pt')。我们可以在命令行中使用 `--model_path` 参数来指定模型的保存路径,例如:
```
python train.py --model_path models/model_1.pt
```
在上述命令中,我们将模型保存路径设置为 `models/model_1.pt`。最后,我们使用 `args.model_path` 获取模型存储路径参数的值,并将其打印出来。
使用 argparse 库解析命令行参数时,我们可以根据具体的需求添加不同类型的参数来控制模型的超参数,例如学习率、批次大小、迭代次数等等。同时,我们也可以添加其他类型的参数来控制程序的行为,例如是否使用 GPU、是否进行数据增强等等。
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