parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument( 'data_cfg_path', type=str, help='data config path') parser.add_argument( 'main_cfg_path', type=str, help='main config path') parser.add_argument( '--exp_name', type=str, default='default_exp_name') parser.add_argument( '--batch_size', type=int, default=4, help='batch_size per gpu') parser.add_argument( '--num_workers', type=int, default=4) parser.add_argument( '--pin_memory', type=lambda x: bool(strtobool(x)), nargs='?', default=True, help='whether loading data to pinned memory or not') parser.add_argument( '--ckpt_path', type=str, default=None, help='pretrained checkpoint path, helpful for using a pre-trained coarse-only LoFTR') parser.add_argument( '--disable_ckpt', action='store_true', help='disable checkpoint saving (useful for debugging).') parser.add_argument( '--profiler_name', type=str, default=None, help='options: [inference, pytorch], or leave it unset') parser.add_argument( '--parallel_load_data', action='store_true', help='load datasets in with multiple processes.') parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) return parser.parse_args()

时间: 2023-06-25 09:08:21 浏览: 277

这段代码是用 argparse 库创建了一个命令行参数解析器。它有以下参数： - data_cfg_path：数据配置文件的路径。 - main_cfg_path：主配置文件的路径。 - exp_name：实验名称，默认为“default_exp_name”。 - batch_size：每个 GPU 的批处理大小，默认为 4。 - num_workers：数据加载器使用的工作进程数，默认为 4。 - pin_memory：是否将数据加载到锁定内存中，默认为 True。 - ckpt_path：预训练的模型路径，有助于使用预训练的粗略 LoFTR。 - disable_ckpt：是否禁用检查点保存（用于调试）。 - profiler_name：性能分析器名称，可选项为“inference”、“pytorch”，或不设置。 - parallel_load_data：是否使用多个进程加载数据集。然后，使用 PyTorch Lightning 的函数 `pl.Trainer.add_argparse_args` 将 PyTorch Lightning 特定的参数添加到该解析器中。最后，解析器通过 `parser.parse_args()` 解析命令行参数并返回结果。

if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluate KITTI tracking results.', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument('result_path', type=str, help='The submission as a JSON file.') parser.add_argument('-suffix', type=str, help='Suffix for the output visualizer folder') parser.add_argument('--default_cam_only', default=False, action='store_true') args = parser.parse_args()

这段代码是一个 Python 脚本的主程序入口。它使用 argparse 模块解析命令行参数，包括一个必需的参数 result_path（表示 JSON 文件的路径），一个可选参数 suffix（表示输出可视化结果的文件夹后缀），以及一个可选的开关参数 default_cam_only。通过在命令行中指定这些参数，可以让脚本在不同的模式下运行。如果运行这个脚本的时候没有指定参数，那么 argparse 模块会根据代码中的设置，显示帮助信息和默认值，并退出程序。如果指定了参数，那么 argparse 模块会把这些参数解析成一个 Namespace 对象，这个对象中包含了所有参数的值，可以在代码中使用。

parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluate nuScenes tracking results.', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument('result_path', type=str, help='The submission as a JSON file.') parser.add_argument('-suffix', type=str, help='Suffix for the output visualizer folder') parser.add_argument('--default_cam_only', default=False, action='store_true') args = parser.parse_args()

这段代码是一个 Python 脚本中的命令行参数解析器，它使用了 argparse 库。这个解析器会解析命令行中传入的参数，并将它们存储在 args 对象中。其中： - `description` 参数是一个字符串，用于描述这个解析器的作用； - `formatter_class` 参数指定了输出帮助信息的格式； - `add_argument` 方法用来添加一个或多个命令行参数； - `'result_path'` 参数是一个必选参数，它的类型是字符串，用于接收输入的 JSON 文件路径； - `'-suffix'` 参数是一个可选参数，用于指定输出可视化结果的文件夹后缀； - `'--default_cam_only'` 参数是一个可选的开关参数，如果传入了这个参数，那么 `default_cam_only` 变量的值就会被设为 True，否则为 False； - `args = parser.parse_args()` 会解析命令行参数，并将结果存储在 `args` 对象中，之后可以通过 `args.result_path`、`args.suffix`、`args.default_cam_only` 等属性来访问这些参数的值。

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if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--input_path', type=str, default='gh.xml') parser.add_argument('--output_path', type=str, default='./data') args_ = parser.parse_args() main(args_)

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('config_path') args = parser.parse_args()

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument

import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("file", help="Target file path") args = parser.parse_args()

parser = argparse.ArgumentParser(description="Synthesis and PnR wrapper script", formatter_class=argparse.RawTextHelpFormatter)

if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--imgpath', type=str, default='images/crowdpose_100024.jpg', help="image path") parser.add_argument('--modelpath', type=str, default='weights/kapao_s_crowdpose.onnx') args = parser.parse_args()

解释 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("filename") parser.add_argument("--plot", action="store_true") args = parser.parse_args() filename = args.filename

parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)

import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, help='path to file') args = parser.parse_args() print(args.path) 怎么指定path的路径

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('config_path') args = parser.parse_args(),,train.py: error: the following arguments are required: config_path

mport argparse parser=argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("package") parser.add_argument("totalEvent")

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--config-file',help='path to the config file') args = parser.parse_args()

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if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--input_path', type=str, default='gh.xml') parser.add_argument('--output_path', type=str, default='./data') args_ = parser.parse_args() main(args_)

if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--imgpath', type=str, default='images/crowdpose_100024.jpg', help="image path") parser.add_argument('--modelpath', type=str, default='weights/kapao_s_crowdpose.onnx') args = parser.parse_args()

parser = argparse.ArgumentParser(description=doc)

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