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Python?argparse庫(kù)的基本使用步驟_python

作者:萬(wàn)里鵬程轉(zhuǎn)瞬至 ? 更新時(shí)間: 2022-09-12 編程語(yǔ)言

argparse庫(kù)是python下的一個(gè)命令行參數(shù)管理庫(kù),支持int、str、float、bool、數(shù)組等5種基本數(shù)據(jù)類型。在解析命令行參數(shù)時(shí)還支持默認(rèn)值。此外,還支持修改命令行參數(shù),在代碼中增加命令行參數(shù)等操作。通過(guò)argparse庫(kù),可以實(shí)現(xiàn)參數(shù)的簡(jiǎn)易管理,控制代碼執(zhí)行中的一些流程或參數(shù)值。

基本用法

1、int支持

argparse的寫法 ,class_nums的默認(rèn)值為7

parser.add_argument("--class_nums", type=int, default=7)

命令行傳參寫法(假設(shè)程序文件名稱為test.py), 傳入了新的值,覆蓋了默認(rèn)值

test.py --class_nums 8

2、str支持

argparse的寫法,load_from沒有設(shè)置默認(rèn)值,如果要設(shè)置的話請(qǐng)?jiān)O(shè)置default

parser.add_argument("--load_from", type=str, help='load trained model to generate predictions of validation set')

命令行傳參寫法(假設(shè)程序文件名稱為test.py), 傳入了新的值"best.pth"賦值給load_from

test.py --load_from "best.pth"

3、float支持

argparse的寫法 ,lr的默認(rèn)值為=0.0003

parser.add_argument("--lr", type=float, default=0.0003)

命令行傳參寫法(假設(shè)程序文件名稱為test.py), 傳入了新的值,覆蓋了默認(rèn)值

test.py --lr 0.001

4、bool支持

argparse的寫法 ,pretrained的默認(rèn)值為None。store_true表示傳入?yún)?shù)則為True

parser.add_argument("--pretrained", action="store_true")

命令行傳參寫法(假設(shè)程序文件名稱為test.py), 此時(shí)pretrained的值為True

test.py --pretrained

5、數(shù)組支持

argparse的寫法 ,input_shape的默認(rèn)值為[256, 256]。nargs表示傳入?yún)?shù)可能存在多個(gè)值,也就是說(shuō)傳入的參數(shù)不一定是2個(gè),3個(gè)也可以

parser.add_argument('--input_shape', nargs='+', type=int, default=[256, 256])

命令行傳參寫法(假設(shè)程序文件名稱為test.py), 此時(shí)input_shape的值為[512, 512]

test.py --input_shape 512 512

完整調(diào)用

以下代碼實(shí)現(xiàn)了取參數(shù)值,修改參數(shù)值,新增參數(shù)值的完整調(diào)用。在非控制臺(tái)環(huán)境下執(zhí)行下面代碼是無(wú)法修改默認(rèn)參數(shù)的,只能是在控制臺(tái)下執(zhí)行才能修改參數(shù)

import argparse
class Options:
    def __init__(self):
        parser = argparse.ArgumentParser('命名空間')
        parser.add_argument("--class_nums", type=int, default=7)
        parser.add_argument("--pretrained", action="store_true")
        parser.add_argument("--lr", type=float, default=0.0003)
        parser.add_argument("--load_from", type=str,
                            help='load trained model to generate predictions of validation set')
        parser.add_argument('--input_shape', nargs='+', type=int, default=[256, 256])
        self.parser = parser

    def parse(self):
        args = self.parser.parse_args()
        return args
if __name__ == "__main__":
    args = Options().parse()
    print("\n原始參數(shù):")
    print(args)
    
    print("\n取參數(shù)值:")
    print("args.class_nums:",args.class_nums)
    
    print("\n修改參數(shù):")
    args.input_shape=[512,512]
    print(args)
    
    print("\n新增參數(shù):")
    args.new_key=[512,512]
    print(args)

博主測(cè)試代碼:python .\test.py --input_shape 128 128
執(zhí)行輸出如下所示:

原始參數(shù):
Namespace(class_nums=7, input_shape=[128, 128], load_from=None, lr=0.0003, pretrained=False)
取參數(shù)值:
args.class_nums: 7
修改參數(shù):
Namespace(class_nums=7, input_shape=[512, 512], load_from=None, lr=0.0003, pretrained=False)
新增參數(shù):
Namespace(class_nums=7, input_shape=[512, 512], load_from=None, lr=0.0003, new_key=[512, 512], pretrained=False)

原文鏈接:https://blog.csdn.net/a486259/article/details/125848708

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