if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

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_)

在代码中，我们首先创建了一个 ArgumentParser 对象 parser，然后通过 parser.add_argument() 方法添加了两个参数，分别是 --input_path 和 --output_path，它们的默认值分别为 'gh.xml' 和 './data'。最后，我们...

if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser( description='generate images' ) parser.add_argument('--ckpt', type=str) parser.add_argument('--artifacts', type=str, default=".", help='path to artifacts.') parser.add_argument('--cuda', type=int, default=0, help='index of gpu to use') parser.add_argument('--start_iter', type=int, default=6) parser.add_argument('--end_iter', type=int, default=10) parser.add_argument('--dist', type=str, default='.') parser.add_argument('--size', type=int, default=256) parser.add_argument('--batch', default=16, type=int, help='batch size') parser.add_argument('--n_sample', type=int, default=2000) parser.add_argument('--big', action='store_true') parser.add_argument('--im_size', type=int, default=1024) parser.add_argument('--multiplier', type=int, default=10000, help='multiplier for model number') parser.set_defaults(big=False) args = parser.parse_args()这些参数的意思

首先，主程序入口if __name__ == "__main__":，说明这是脚本的入口点。然后创建了一个ArgumentParser对象，描述为'generate images'，说明这个脚本用于生成图像。接下来逐个分析每个参数： 1. --ckpt：检查点...

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()

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()

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...

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()

这是一个典型的 Python 脚本中的 main 函数，用于解析命令行参数。在这个脚本中，使用了 argparse 模块来定义和解析命令行参数。根据你提供的代码，可以看出这个脚本接受两个参数：imgpath 和 modelpath。...

if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--data_path", type=str, default="data/sample.fjs") parser.add_argument("--ga_iter", type=int, default=1000) parser.add_argument("--dqn_iter", type=int, default=1000) parser.add_argument("--ga_selection", type=str, default="tournament", choices=["roulette", "tournament"]) config = parser.parse_args() main(config)帮我分析这一段，结合上面你说的，我应该怎么运行，能让他找到data文件，或者直接使用绝对路径

parser.add_argument("--data_path", type=str, default="data/sample.fjs") # 关键参数 # ...其他参数... config = parser.parse_args() main(config) #### **问题定位** 1. **相对路径陷阱**：默认值...

if name == "main": import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description=doc) # 使用设备类型 parser.add_argument('--device', default='cuda:2', help='device') # 检测目标类别数 parser.add_argument('--num-classes', type=int, default='3', help='number of classes') # 数据集的根目录(VOCdevkit) parser.add_argument('--data-path', default='./', help='dataset root') # 训练好的权重文件 parser.add_argument('--weights-path', default='./save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth', type=str, help='training weights') # batch size parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int, metavar='N', help='batch size when validation.') args = parser.parse_args() main(args)

这段代码使用 argparse 解析命令行参数，并调用了一个名为 main() 的函数，传入参数 args。具体解析的参数包括： - --device：用于指定设备类型，默认值为 'cuda:2'。 - --num-classes：用于指定检测目标的...

if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="number of epochs") parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4, help="size of each image batch") parser.add_argument("--gradient_accumulations", type=int, default=2, help="number of gradient accums before step") parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") parser.add_argument("--data_config", type=str, default="config/coco.data", help="path to data config file") parser.add_argument("--pretrained_weights", type=str, help="if specified starts from checkpoint model") parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=0, help="number of cpu threads to use during batch generation") parser.add_argument("--img_size", type=int, default=416, help="size of each image dimension") parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=1, help="interval between saving model weights") parser.add_argument("--evaluation_interval", type=int, default=1, help="interval evaluations on validation set") parser.add_argument("--compute_map", default=False, help="if True computes mAP every tenth batch") parser.add_argument("--multiscale_training", default=True, help="allow for multi-scale training") opt = parser.parse_args() print(opt)

它使用 argparse 模块来解析命令行参数，并将这些参数存储在 opt 对象中。这些参数包括训练轮数、批量大小、梯度积累次数、模型定义文件路径、数据配置文件路径、预训练权重文件路径、CPU 线程数、图像大小、保存...

if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path_dicom', type=str, required=True, help="E:\\DDDM-DATA\\manifest-1586193031612\\NSCLC-Radiomics\\LUNG1-001\\09-18-2008-StudyID-NA-69331\\0.000000-NA-82046\\1-001.dcm") parser.add_argument('--path_out', type=str, default='out', help="E:\\DDDM-DATA") parser.add_argument('--scan_id', type=str, default='scan_001', help='Custom scan ID.') parser.add_argument('--idx_proj_start', type=int, default=12000, help='First index of helical projections that are processed.') parser.add_argument('--idx_proj_stop', type=int, default=16000, help='Last index of helical projections that are processed.') parser.add_argument('--save_all', dest='save_all', action='store_true', help='Save all intermediate results.') parser.add_argument('--no_multiprocessing', dest='no_multiprocessing', action='store_true', help='Switch off multiprocessing using joblib.') run(parser)为什么会报错PS E:\Desktop\python-code\helix2fan-master> & E:/anaconda/envs/helix2fan/python.exe e:/Desktop/python-code/helix2fan-master/main.py usage: main.py [-h] --path_dicom PATH_DICOM [--path_out PATH_OUT] [--scan_id SCAN_ID] [--idx_proj_start IDX_PROJ_START] [--idx_proj_stop IDX_PROJ_STOP] [--save_all] [--no_multiprocessing] main.py: error: the following arguments are required: --path_dicom

代码中通过 parser.add_argument('--path_dicom', required=True) 声明了 --path_dicom 参数，且 required=True 表示它是**必填项**。 2. **实际运行问题** 你执行的命令是： powershell & E:/...

if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path_dicom', type=str, required=True, help="E:\\DDDM-DATA\\manifest-1586193031612\\NSCLC-Radiomics\\LUNG1-001\\09-18-2008-StudyID-NA-69331\\0.000000-NA-82046\\1-001.dcm") parser.add_argument('--path_out', type=str, default='out', help="E:\\DDDM-DATA") parser.add_argument('--scan_id', type=str, default='scan_001', help='Custom scan ID.') parser.add_argument('--idx_proj_start', type=int, default=12000, help='First index of helical projections that are processed.') parser.add_argument('--idx_proj_stop', type=int, default=16000, help='Last index of helical projections that are processed.') parser.add_argument('--save_all', dest='save_all', action='store_true', help='Save all intermediate results.') parser.add_argument('--no_multiprocessing', dest='no_multiprocessing', action='store_true', help='Switch off multiprocessing using joblib.') run(parser)应该如何运行这部分代码

主函数检查__name__ == '__main__'，这是典型的Python脚本入口点结构。接下来，他们定义了一个ArgumentParser对象，并添加了多个参数。第一个参数是--path_dicom，类型是字符串，且是必需的。用户提供的示例值...

if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='./yolov5s.pt', help='weights path') parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='image size') # height, width parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=1, help='batch size')。能详细解释这段代码吗

当该脚本作为主程序运行时，会创建一个 argparse.ArgumentParser 对象，用于解析命令行参数。其中包含两个参数：--weights 和 --img-size，分别表示权重文件路径和图像尺寸。--weights 参数默认值为 './yolov5s.pt'...

代码解释 if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') 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='display 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('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 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('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

通过 argparse.ArgumentParser() 创建一个解析器对象 parser，然后使用 add_argument() 方法来添加需要解析的参数，如 --weights, --source, --img-size 等。其中 nargs='+', type=str 表示 --weights 参数可以接收...

分析并注释每一行 """参数解析""" import os import argparse import ast def train_parse_args(): train_parser = argparse.ArgumentParser(description='Image classification trian') train_parser.add_argument('--platform', type=str, default="CPU", choices=("CPU", "GPU", "Ascend"), \ help='run platform, only support CPU, GPU and Ascend') train_parser.add_argument('--dataset_path', type=str, default="dataset\PetImages", help='Dataset path') train_parser.add_argument('--pretrain_ckpt', type=str, default="mobilenetV2.ckpt", help='Pretrained checkpoint path \ for fine tune or incremental learning') train_parser.add_argument('--freeze_layer', type=str, default="backbone", choices=["", "none", "backbone"], \ help="freeze the weights of network from start to which layers") train_parser.add_argument('--run_distribute', type=ast.literal_eval, default=False, help='Run distribute') train_parser.add_argument('--filter_head', type=ast.literal_eval, default=False,\ help='Filter head weight parameters when load checkpoint, default is False.') train_args = train_parser.parse_args() train_args.is_training = True if train_args.platform == "CPU": train_args.run_distribute = False train_args.dataset_path = os.path.abspath(train_args.dataset_path) return train_args

if __name__ == '__main__': args = parse_args() # 打印所有参数配置 print('\n当前训练配置：') for key, value in vars(args).items(): print(f'{key:15}: {value}') **关键参数解析说明：** 1. ...

import os # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" import argparse import time import cv2 import json import numpy as np from tqdm import tqdm from model import build_model from dataset import build_dataset from utils.func import split_list, get_chunk from utils.prompt import Prompter import random, pickle, torch import torch.backends.cudnn as cudnn def get_model_activtion(args, data, model, answer_file): all_results = [] for ins in tqdm(data): img_path = ins['img_path'] img_id = img_path.split("/")[-1] prompt = ins['question'] answer = ins['answer'] label = ins["label"] hidden_states, mlp_residual, attn_residual, attn_heads, vit_attn_heads = model.get_activations(img_path, prompt, answer) # outputs = model._basic_forward(img_path, prompt, answer, return_dict=True) out = { "image": img_id, "img_path": img_path, "model_name": args.model_name, "question": prompt, "answer": answer, "label": label, "attn_residual": attn_residual[:, -1].cpu(), "hidden_states": hidden_states[:, -1].cpu(), "mlp_residual": mlp_residual[:, -1].cpu(), "attn_heads": attn_heads[:, -1].cpu(), "vit_attn_heads": vit_attn_heads.mean(1).cpu(), "hidden_states_mean": hidden_states.mean(1).cpu(), # "scenario": ins['scenario'] } all_results.append(out) with open(answer_file, 'wb') as file: pickle.dump(all_results, file) def setup_seeds(seed=42): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) cudnn.benchmark = False cudnn.deterministic = True def main(args): setup_seeds() model = build_model(args) prompter = Prompter(args.prompt, args.theme) pos_data, neg_data = build_dataset(args.dataset, args.split, prompter) data = pos_data + neg_data if not os.path.exists(f"./output/{args.model_name}/"): os.makedirs(f"./output/{args.model_name}/") saved_file = f"./output/{args.model_name}/{args.model_status}_{args.dataset}_{args.split}_{args.answer_split}_{args.prompt}_activations.pkl" results = get_model_activtion(args, data, model, saved_file) print(f'Saved activations to {saved_file}.') if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(prog='Run a model') parser.add_argument("--model_name", default="LLaVA-7B") parser.add_argument("--model_path", default="./llava-v1.5-7b") parser.add_argument("--num_samples", type=int, default=None) parser.add_argument("--sampling", choices=['first', 'random', 'class'], default='first') parser.add_argument("--split", default="test") # SD_TYPO parser.add_argument("--dataset", default="mmsafety") parser.add_argument("--prompt", default='oe') parser.add_argument("--theme", default='mad') parser.add_argument("--activation_file", type=str, default="./output/test.pkl") parser.add_argument("--answer_file", type=str, default="./output/test.jsonl") parser.add_argument("--answer_split", default="all") parser.add_argument("--model_status", default="raw") parser.add_argument("--num_chunks", type=int, default=1) parser.add_argument("--chunk_idx", type=int, default=0) parser.add_argument("--temperature", type=float, default=0.0) parser.add_argument("--top_p", type=float, default=None) parser.add_argument("--num_beams", type=int, default=1) parser.add_argument("--token_id", type=int, default=0) parser.add_argument("--load-8bit", action="store_true") parser.add_argument("--load-4bit", action="store_true") # parser.add_argument("--max-length", type=int, default=64) main(parser.parse_args()) 这是run_model.py文件，请逐行解释

parser.add_argument("--model_path", default="./llava-v1.5-7b") # 数据相关参数 parser.add_argument("--num_samples", type=int, default=None) parser.add_argument("--sampling", choices=['first', '...

深度解析一下这段代码 import os, sys, time, argparse import socket import pandas as pd from device.motor_rongsheng import Motor from device.rts_lcrt import RtsLcrt NEGATIVE_DIR = -1; POSITIVE_DIR = 1 AZIMUTHMIN = -90; AZIMUTHMAX = 90 ELEVATIONMIN = -25; ELEVATIONMAX = 25 if name == 'main': curDir = sys.path[0] # config cmd parameters parser = argparse.ArgumentParser(description="Naga System RTS Controller") parser.add_argument('--ip_motor', type=str, default="192.168.200.51", help="Rongsheng Motor IP address") parser.add_argument('--port_motor', type=int, default=3000, help="Motor communication port") parser.add_argument('--ip_lcrt', type=str, default="192.168.1.10", help="RTS IP address") # default='192.168.1.24' parser.add_argument('--port_lcrt', type=int, default=7, help="RTS communication port") # defalt=8000 parser.add_argument('--rx_distance', type=float, default=3.0, help="recieve antenna distance from radarsensor") parser.add_argument('--eirp_samples', type=int, default=10, help="average eirp sampling times") parser.add_argument('--azi', type=int, default=0, help="platform setting azimuth angle, default is 0 deg") parser.add_argument('--azi_min', type=int, default=-75, help="platform rotation minimum azimuth angle, default is -75 deg") parser.add_argument('--azi_max', type=int, default=75, help="platform rotation maximum azimuth angle, default is 75 deg") parser.add_argument('--azi_step', type=int, default=5, help="platform rotation azimuth moving step, default is 5 deg") parser.add_argument('--elev', type=int, default=0, help="platform setting elevation angle, default is 0 deg") parser.add_argument('--elev_min',

parser = argparse.ArgumentParser( description="电机实时控制系统 v1.0", formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument('--config', type=str, required=True, help='...

帮我解释一下这段代码 import os import argparse import tensorflow as tf # import models.model_gray as model # import models.model_color as model import models.model as model def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='deblur arguments') parser.add_argument('--phase', type=str, default='test', help='determine whether train or test') parser.add_argument('--datalist', type=str, default='./datalist_gopro.txt', help='training datalist') parser.add_argument('--model', type=str, default='color', help='model type: [lstm | gray | color]') parser.add_argument('--batch_size', help='training batch size', type=int, default=16) parser.add_argument('--epoch', help='training epoch number', type=int, default=4000) parser.add_argument('--lr', type=float, default=1e-4, dest='learning_rate', help='initial learning rate') parser.add_argument('--gpu', dest='gpu_id', type=str, default='0', help='use gpu or cpu') parser.add_argument('--height', type=int, default=720, help='height for the tensorflow placeholder, should be multiples of 16') parser.add_argument('--width', type=int, default=1280, help='width for the tensorflow placeholder, should be multiple of 16 for 3 scales') parser.add_argument('--input_path', type=str, default='./testing_set', help='input path for testing images') parser.add_argument('--output_path', type=str, default='./testing_res', help='output path for testing images') args = parser.parse_args() return args def main(_): args = parse_args() # set gpu/cpu mode if int(args.gpu_id) >= 0: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu_id else: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '' # set up deblur models deblur = model.DEBLUR(args) if args.phase == 'test': deblur.test(args.height, args.width, args.input_path, args.output_path) elif args.phase == 'train': deblur.train() else: print('phase should be set to either test or train') if name == 'main': tf.app.run()

parser = argparse.ArgumentParser(description='deblur arguments') parser.add_argument('--phase', default='test', help='训练(train)/测试(test)阶段') # 核心模式开关 parser.add_argument('--model', ...

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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()

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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()