文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

python argparse的使用步骤(全网最全)

2023-05-14 20:07

关注

一、前言

在学习深度学习会发现都比较爱用python这个argparse,虽然基本能理解,但没有仔细自己动手去写,因此这里写下来作为自己本人的学习笔记

argparse是python的一个命令行参数解析包,在代码需要频繁修改参数时,方便使用,主要用法就是在命令行输入自己想要修改的参数。

二、关于argparse用法常用框架

import argparse

def get_parser():

    # argparse.ArgumentParser生成argparse对象 description为描述信息,当在命令行输入需要显示帮助信息时,会显示

    parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")

    # 路径参数设置 help为参数的帮助信息

    parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root")

    # 预测类别数量 type如果不指定需要输入的是str类型

    parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int)

    # 指定设备使用

    parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device")

    # 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示两个都可以在命令行使用

    parser.add_argument("-b", "--batch_size", default=4, type=int)

    return parser

if __name__ =='__main__':

    parser = get_parser()

    args = parser.parse_args()

    print(args)

如上get_parser()为本文会介绍的一些使用方法,这个python文件名为python_argparse_test1.py,其中

parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")用来创建parser对象

add_argument()用来增加参数

args = parser.parse_args()中parse_args()获取解析的参数

1.获取参数列表

当命令行输入python python_argparse_test1.py时,打印args获取到的参数得到:

Namespace(batch_size=4, data_path='./', device='cuda', num_classes=1)

表示这个参数解析器解析到的参数列表

2.获取帮助信息

输入python python_argparse_test1.py -h或者python python_argparse_test1.py --help显示信息,其中usage显示了它的用法,pytorch unet training为创建对象时的description,再下面是各个参数信息与用法

3.命令行修改参数

import argparse

def get_parser():

    # argparse.ArgumentParser生成argparse对象 description为描述信息,当在命令行输入需要显示帮助信息时,会显示

    parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")

    # 路径参数设置 help为参数的帮助信息 default为默认参数

    parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root")

    # 预测类别数量 type如果不指定需要输入的是str类型

    parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int)

    # 指定设备使用

    parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device")

    # 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示两个都可以在命令行使用

    parser.add_argument("-b", "--batch_size", default=4, type=int)

    return parser

if __name__ =='__main__':

    parser = get_parser()

    args = parser.parse_args()

    print("data_path: ",args.data_path)

    print("num_classes: ", args.num_classes)

命令行输入:python python_argparse_test1.py --data_path Desktop --num_classer 4,得到结果如下:

data_path:  Desktop

num_classes:  4

可以看到通过命令行确实修改了参数

4.'_'与"__"的使用

if __name__ =='__main__':

    parser = get_parser()

    args = parser.parse_args()

    print("-b: ",args.b)

    print("--batch_size: ", args.batch_size)

命令行输入python python_argparse_test1.py -b 10 --batch_size 20,这时会报错:

这是因为当'_'和'__'同时存在时,系统默认后者为参数名

把上述代码改为:

if __name__ =='__main__':

    parser = get_parser()

    args = parser.parse_args()

    print("--batch_size: ",args.batch_size)

但命令行不受影响,继续执行命令 python python_argparse_test1.py -b 10得到:

--batch_size:  10

5.type的使用

type会把输入的命令行字符强制转化为type的类型

if __name__ =='__main__':

    parser = get_parser()

    args = parser.parse_args()

    print("--batch_size type: ",type(args.batch_size))

命令行输入:python python_argparse_test1.py --batch_size  '10'得到:

--batch_size type:  <class 'int'>

6.required:用来表示这个参数是否需要提供

parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int, required=True)

如果输入命令python python_argparse_test1.py

这将会报错提示确实需要的参数

python_argparse_test1.py: error: the following arguments are required: --num_classes

7.choices选择参数    

parser.add_argument('-arch', required=True, choices=['alexnet', 'vgg'])

如果运行命令:python python_argparse_test1.py -arch cnn

这将会报错

python_argparse_test1.py: error: argument -arch: invalid choice: 'cnn' (choose from 'alexnet', 'vgg')

参考博客:

argparse简要用法总结 | Yunfeng's Simple Blog (vra.github.io)

argparse基本用法

argparse.ArgumentParser()用法解析

到此这篇关于python argparse的使用步骤(全网最全)的文章就介绍到这了,更多相关python argparse使用内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯