ormatter_class 参数则指定了输出帮助信息时使用的格式化类别，这里使用 ArgumentDefaultsHelpFormatter 类别，以便在输出帮助信息时，显示参数的默认值。是什么意思

`ArgumentDefaultsHelpFormatter` 是 `argparse` 模块中的一个类，用于在输出帮助信息时，显示参数的默认值。当我们在使用命令行工具时，通常会通过 `--help` 参数来查看该工具的使用说明和参数信息，这时候如果指定了 `ArgumentDefaultsHelpFormatter`，则会在输出的参数信息中显示每个参数的默认值，这有助于用户理解每个参数的含义和作用。例如：

usage: mytool.py [-h] [--foo FOO] [--bar BAR]

optional arguments:
  -h, --help   show this help message and exit
  --foo FOO    foo description (default: 42)
  --bar BAR    bar description (default: 3.14)

可以看到，在参数信息中，每个参数后面都显示了该参数的默认值。这样用户就可以更方便地了解每个参数的默认值，从而更好地使用该命令行工具。

相关问题

在dart中使用json.encode时，如何输出格式化好的字符串

### 回答1：
Dart中使用json.encode输出格式化好的字符串，可以使用json.encode()方法中的toEncodable参数。toEncodable参数允许您指定一个函数，用于将对象转换为可编码的形式。您可以使用这个函数来实现自定义的格式化输出。

例如：

import 'dart:convert';

class Person {
  final String name;
  final int age;

  Person(this.name, this.age);

  Map<String, dynamic> toJson() => {
        'name': name,
        'age': age,
      };
}

void main() {
  final person = Person('Tom', 20);
  final jsonString = json.encode(person, toEncodable: (person) => person.toJson());
  print(jsonString);
  // Output: {"name":"Tom","age":20}
}

这样就可以通过toJson()函数来实现自定义的格式化输出。

### 回答2：
在Dart中使用`json.encode`函数时，默认情况下输出的是没有格式化的字符串。但是我们可以通过使用`json.encode`的`toEncodable`参数来自定义输出的格式。

首先，我们需要导入`dart:convert`库，其中包含了`json.encode`函数。然后，我们可以创建一个自定义的`toEncodable`函数，该函数接收一个动态参数，并返回被编码的对象。

接下来，我们可以在`json.encode`函数中使用`toEncodable`参数来指定格式化的方式。在这个参数中，我们可以使用`json.encode`函数的第一个参数。

下面是一个示例代码：

import 'dart:convert';

class Person {
  String name;
  int age;

  Person(this.name, this.age);

  Map<String, dynamic> toJson() {
    return {
      'name': name,
      'age': age,
    };
  }
}

String formatJson(Object object) {
  return JsonEncoder.withIndent('  ').convert(object);
}

void main() {
  Person person = Person('John', 30);
  String formattedJson = formatJson(person.toJson());
  print(formattedJson);
}

在这个示例中，我们定义了一个`Person`类，该类具有`name`和`age`属性，并且还定义了一个`toJson`方法。在`main`函数中，我们创建了一个`Person`对象，然后将其转换为JSON格式的字符串，然后我们在`formatJson`函数中使用`JsonEncoder.withIndent(' ').convert`来输出格式化后的字符串，其中`' '`表示缩进两个空格。最后，我们打印这个格式化后的JSON字符串。

通过使用`json.encode`函数的`toEncodable`参数以及自定义的格式化函数，我们可以在Dart中输出格式化好的JSON字符串。

在torch中，如何使用make_dot 函数将模型的输出和参数转换为可视化图像

在torch中，可以使用GraphViz和pydot包来将模型的输出和参数转换为可视化图像。具体步骤如下：

1. 安装GraphViz和pydot包：

sudo apt-get install graphviz
pip install pydot

2. 定义模型并构建计算图：

import torch
import torch.nn as nn
from torchviz import make_dot

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.fc = nn.Linear(32 * 32 * 32, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = x.view(-1, 32 * 32 * 32)
        x = self.fc(x)
        return x

model = Model()
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
y = model(x)

3. 使用make_dot函数将计算图转换为可视化图像：

make_dot(y, params=dict(model.named_parameters()))

其中，y是模型的输出，params是模型的参数字典。

4. 将可视化图像保存为PDF或PNG格式：

make_dot(y, params=dict(model.named_parameters())).render("model", format="png")

这将在当前目录下生成一个名为“model.png”的可视化图像。