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)
大家瞭解了嗎?瞭解了請給點個贊哦~Thanks♪(・ω・)ノ