Pytorch學習-如何接受命令行參數argparse模塊
命令行解釋器argparse模塊
使用argparse 模塊定義解析命令行參數，命令 行參數其實也是應用在程序中的參數，只是爲了更方便他人使用程序而設置。
例如在工程中，文件中有很多參數，自己使用時可以打開文件定義修改，但是讓別人使用時，這樣一個個打開文件去修改顯得太麻煩，argparse模塊將所需更改的參數設置在命令行中，用戶使用，便不用打開所在文件夾才能更改參數了。
示例：
import argparse
import torch
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch Example')
parser.add_argument('--disable-cuda', action='store_true',
help='Disable CUDA')
args = parser.parse_args()
args.cuda = not args.disable_cuda and torch.cuda.is_available()解析代碼：
（1）導入argparse模塊
import argparse
（2）創建ArgumentParser對象
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch Example')
ArgumentParser對象中保存着解析命令行參數所必需的信息，description中描述命令行參數的介紹。
（3）添加參數
通過調用add_argument()方法將命令行中的參數保存到ArgumentParser對象中。
parser.add_argument('--disable-cuda', action='store_true',
help='Disable CUDA')
parser.add_argument('--dataroot', type=str,default='/usr/dataset',
help='the path of the dataset')後面再調用parse_args(),將會返回一個包含integers和accumulate兩個屬性的對象，integers是一個列表，而accumulate可以是sum()函數（如果指定了–sum）或者max()函數。
（4）解析參數
通過parse_args()方法解析參數，返回一個命名空間對象。
args = parser.parse_args()
如果在腳本中調用這個函數，parse_args()不會解析任何參數。ArgumentParser會從sys.argv中自動檢測命令行參數。
（5）使用命令行參數args.XX
python XX.py --disable-cuda --dataroot '/usr/dataset/MNIST'
代碼內調用：
args.cuda ==True print(args.dataroot)
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