parser.add_argument('--dataset', required=False, default='pix2pix', help='')

The "dataset" argument is optional and has a default value of "pix2pix". It is used to specify the name of the dataset to be used for training/testing the model.

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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。

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--model_name', type=str, default=model_name, help='[TextCNN、TextRCNN、TextRNN、TextRNN_Att、DPCNN、FastText]') parser.add_argument('--dataset', type=str, default=dataset, help='Dataset') parser.add_argument('--classes_level2', type=int, default=29, help='label level2 classes') # 03分类数(二级) 运行中赋值 parser.add_argument('--classes_level3', type=int, default=0, help='label level3 classes') # 03分类数(三级) 运行中赋值 parser.add_argument('--classify_type', type=str, default=classify_type, help='[level2_multi, level3_single, level2_multi, level3_multi]') # 分类类别 parser.add_argument('--fine_tune', action='store_false', default=fine_tune, help='level3_single fine_tune')

这段代码使用了 `argparse` 模块来解析命令行参数，并创建了一个参数解析器对象 `parser`。通过 `argparse.ArgumentParser()` 创建的解析器可以用于定义和解析命令行参数。

在这段代码中，`parser` 对象被用来定义多个命令行参数。每个参数都有不同的类型、默认值和帮助信息。

- `--model_name` 是一个字符串类型的参数，用于指定模型名称，默认值是 `model_name` 变量的值。
- `--dataset` 是一个字符串类型的参数，用于指定数据集名称，默认值是 `dataset` 变量的值。
- `--classes_level2` 是一个整数类型的参数，用于指定二级标签的类别数，默认值是 29。
- `--classes_level3` 是一个整数类型的参数，用于指定三级标签的类别数，默认值是 0。
- `--classify_type` 是一个字符串类型的参数，用于指定分类类型，默认值是 `classify_type` 变量的值。
- `--fine_tune` 是一个布尔类型的参数，用于指定是否进行微调，默认值是 `fine_tune` 变量的值。

这些参数可以在命令行中使用相应的选项来进行设置。例如，可以使用 `--model_name TextCNN` 来指定模型名称为 "TextCNN"。

一旦定义了这些参数，可以使用 `parser.parse_args()` 方法来解析命令行参数，并将其存储在一个命名空间对象中，以便后续使用。