import argparse # 创建ArgumentParser对象 parser = argparse.ArgumentParser() # 添加位置参数 parser.add_argument('numbers', nargs='*', type=int, help='input numbers') # 解析命令行参数 args = parser.parse_args() # 使用*args接收传递的参数 print(args.numbers) 在上面的代码中,我们创建了一个位置...
import A # 导入 A 文件 # 调用 get_args() 函数获取参数对象 args = A.get_args() # 打印读取的参数 print(args.lr) print(args.batch_size) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在上述代码中,我们首先导入了A文件,并使用A.get_args()函数获取解析得到的参数对象。然后,我们可以直接访问该对象中的属性,如args...
>>>parser.parse_args(['--sum', '7', '-1', '42']) Namespace(accumulate=<built-in function sum>, integers=[7, -1, 42]) 1. 2. 在脚本中,parse_args()通常不会调用任何参数,并且ArgumentParser会自动从中确定命令行参数sys.argv。 2.1 ArgumentParser对象 类argparse.ArgumentParser(prog=None, us...
import argparse import pytorch_lightning as pl parser = argparse.ArgumentParser("") sub_parsers = parser.add_subparsers() train_parser = sub_parsers.add_parser("train") train_parser.add_argument("--seed") train_parser = pl.Trainer.add_argparse_args(train_parser) args = parser.parse_args(...
parse_known_args()方法的作用就是当仅获取到基本设置时,如果运行命令中传入了之后才会获取到的其他配置,不会报错;而是将多出来的部分保存起来,留到后面使用 举例说明: import argparse def basic_options(): parser=argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data_mode', type=str,default='unaligned', ...
在不同环境部署项目时，由于不同的配置，部署时难免会改变部署的方式，而且基本使用版本管理工具，比如git...
When running the command bash test/integration_test.sh or the command python keypoint_detector/train/train.py I get the error message AttributeError: type object 'Trainer' has no attribute 'add_argparse_args'. Error message: Traceback (m...
使用parser.parse_known_argsnamespace是首选的/pythonic/正确的方式吗? 使用此时,命名空间类型通常返回<class 'argparse.Namespace'>。 我得到了<class '__main__.Namespace'>。 这种行为是否记录在argparse中,namespace关键字是否接受其他类型的对象,这些对象可能对导航pre-setup选项有用?
argparse模块 简介 python内置 用于命令行选项与参数解析 使用步骤 这三步,背下来! 创建ArgumentParser()对象 调用add_argument()方法添加参数 使用parse_args()解析添加的参数 简单示例 示例代码: 执行结果: 改写python脚本 改写python脚本,让它接收命令行参数! 主要函数: 改写后的脚本内容: 执行结果 python Argparse...
args = parser.parse_args() 现在,你可以这样调用运行程序: python trainer_main.py --gpus 2 --num_nodes 2 --conda_env 'my_env' --encoder_layers 12 最后,确保按照以下方式开始训练: # 初始化trainer trainer = Trainer.from_argparse_args(args, early_stopping_callback=...) ...