Linux下Python库argument_esa_model压缩包使用指南

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0 下载量 90 浏览量 更新于2024-10-17 收藏 14KB GZ 举报
资源摘要信息:"Python库 | argument_esa_model-3.11.63.linux-x86_64.tar.gz" 本文旨在深入分析和探讨标题中提及的Python库的资源包"argument_esa_model-3.11.63.linux-x86_64.tar.gz"。从文件名称可以推断出,这是一个专门为Linux平台设计的Python库包,适用于x86_64架构的服务器或工作站。在此基础上,我们将详细解释相关知识点,涉及Linux操作系统、Python编程语言、软件包管理以及服务器运维等多个方面。 首先,Linux作为一款开源的操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式系统等各个领域。它的稳定性和安全性使其成为企业级应用的理想选择。该文件名称中的"linux"表明该软件包是为Linux操作系统设计的。具体而言,"linux-x86_64"指的是软件包支持的是64位的x86架构处理器,这种处理器广泛用于个人电脑、服务器和笔记本电脑等设备。 接下来,"Python"是当前非常流行的一种高级编程语言,它支持多种编程范式,并因其简洁易读而受到开发者的青睐。Python的应用范围非常广泛,从网站开发、数据分析到人工智能,无所不包。在此资源包中,"argument_esa_model"是该Python库的名称,它可能包含特定的算法或模型用于处理命令行参数、执行特定功能或进行数据分析等。 此外,".tar.gz"是文件的扩展名,表明这是一个使用tar工具打包并经过gzip压缩的文件。通常在Linux环境中,开发者会使用tar命令来打包文件,而gzip命令用于文件压缩,这样可以方便地进行文件的存档和传输。该格式的文件在Linux环境下十分常见,也是Python库分发的标准格式之一。 文件名称列表中出现了"usr",这是Linux文件系统中的一个标准目录,全称为"UNIX System Resources"。它主要用来存放系统程序和数据,包括系统库、文档以及二进制文件等。在这个压缩包中,"usr"目录可能包含了库文件安装到系统后应该存放的位置信息。 从标签信息中,我们可以得知这个资源包可能与"运维"和"服务器"有紧密的联系。服务器运维人员常常需要管理和部署各种软件包,以确保服务器的稳定运行和服务的正常提供。"开发语言"一词则强调了这个资源包与软件开发的关联,特别是在Python语言的应用开发中。 综合上述信息,我们可以推断出这个资源包是一个Python库,适用于在Linux系统上运行的服务器环境。它可能包含用于处理命令行参数、执行特定功能或数据处理等相关的代码模块。运维人员可能需要将其部署到服务器上,以便开发者可以利用它来开发新的应用程序或服务。 在实际应用中,开发者需要先下载这个压缩包文件,然后使用tar命令来解压文件,接着按照Python库的安装指导将库文件安装到合适的路径。在安装过程中,可能需要用到pip这样的Python包安装工具,以及Linux的包管理工具如apt或yum等。 总结来说,"argument_esa_model-3.11.63.linux-x86_64.tar.gz"是一个针对Linux服务器环境设计的Python库资源包,它包含了处理特定任务所需的代码和数据,并通过标准的文件格式进行分发。开发者和运维人员需要了解如何使用Linux的命令行工具来安装和管理这个库,以满足开发和部署需要。

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

2023-06-10 上传

请帮我翻译每一句代码:def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

2023-05-11 上传

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求:如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

2023-05-31 上传
2023-06-01 上传