parser.add_argument('--data', type=str, required=False, default='ETTh1', choices=['ETTh1', 'ETTh2', 'ETTm1', 'WTH', 'ECL'], help='name of dataset')
时间: 2023-08-20 12:06:58 浏览: 218
这段代码是在创建一个命令行参数,用于指定数据集的名称。具体来说,它使用了`add_argument()`方法来添加一个参数`--data`,这个参数是一个字符串类型,它可以被指定但不是必须的,默认值为`ETTh1`。此外,它还有一个可选的参数`choices`,用于指定参数的可选值,这里有五个可选值:`ETTh1`、`ETTh2`、`ETTm1`、`WTH`、`ECL`。最后,`help`参数用于提供关于这个参数的简短描述,以便于用户理解。总之,这行代码的作用是创建了一个可选的命令行参数,用于指定数据集的名称。
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### ------- training settings -------------- parser.add_argument('--cols', type=str, nargs='+', help='file list') parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0, help='data loader num workers') parser.add_argument('--itr', type=bool, default=False, help='multiple seeds or not') parser.add_argument('--train_epochs', type=int, default=100, help='train epochs') parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size of train input data') parser.add_argument('--patience', type=int, default=10, help='early stopping patience') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.0001, help='optimizer learning rate') parser.add_argument('--loss', type=str, default='mae',help='loss function') parser.add_argument('--lradj', type=int, default=1,help='adjust learning rate') parser.add_argument('--save', type=bool, default=True, help='save the output results') parser.add_argument('--model_name', type=str, default='LightTS') parser.add_argument('--resume', type=bool, default=False) parser.add_argument('--evaluate', type=bool, default=False)
这是一段训练设置的代码,可以用于训练一个名为LightTS的模型。它包括了许多参数设置,例如训练时的epoch数、batch size、学习率、损失函数、early stopping的patience、是否保存输出结果等等。另外,还有一些参数用于控制训练的细节,例如是否使用多个种子来训练(itr参数)、是否调整学习率(lradj参数)等等。最后,还有一些参数可以控制模型的加载、继续训练、评估等等。
帮我翻译下: parser.add_argument( "--input", type=str, required=False, default=r'D:\DATA\AllData\QAdata\JPEGImages', help="Path to either a single input image or folder of images.", ) parser.add_argument( "--output", type=str, required=False, default=r'D:\DATA\AllData\QAdata\JPEGImages\result', help=( "Path to the directory where masks will be output. Output will be either a folder " "of PNGs per image or a single json with COCO-style masks." ), ) parser.add_argument( "--model-type", type=str, required=False, default='vit_h', help="The type of model to load, in ['default', 'vit_h', 'vit_l', 'vit_b']", ) parser.add_argument( "--checkpoint", type=str, required=False, default=r'D:\PROJECT\SAM\segment-anything-main\sam_vit_h_4b8939.pth', help="The path to the SAM checkpoint to use for mask generation.", )
这段代码是 Python 中 argparse 模块的使用,主要是定义了四个命令行参数。下面是参数的解释:
1. "--input":输入图像或图像文件夹的路径。类型为字符串,非必需参数。默认值为 "D:\DATA\AllData\QAdata\JPEGImages"。
2. "--output":输出掩码的路径。类型为字符串,非必需参数。默认值为 "D:\DATA\AllData\QAdata\JPEGImages\result"。如果输出为文件夹,则每个图像将生成一个 PNG 文件;如果输出为单个 JSON 文件,则生成 COCO 风格的掩码。
3. "--model-type":要加载的模型类型。类型为字符串,非必需参数。默认为 'vit_h',可选值为 ['default', 'vit_h', 'vit_l', 'vit_b']。
4. "--checkpoint":用于生成掩码的 SAM 模型的路径。类型为字符串,非必需参数。默认值为 "D:\PROJECT\SAM\segment-anything-main\sam_vit_h_4b8939.pth"。
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