深度學習命令列引數解析

2021-10-09 09:00:10 字數 1282 閱讀 6574

最近看深度學習的**時, 大多程式執行時是通過命令列的方式實現的。簡單做了的小例子:

**:

import argparse

import os

def decode(args):

# 引數解析

print('actionname:',args.action)

print('batchsize:',args.batch_size)

print('filepath:',args.filepath)

print('ckpt:',args.ckpt)

print('----------------------')

#將影象檔案路徑格式化

root=args.filepath

imgs = #影象檔名路徑元組

for i in range(10):

img = os.path.join(root, "%03d.png" % i)

mask = os.path.join(root, "%03d_mask.png" % i)

for j in range(3):

print(imgs[j])

print(imgs[j][0])

print(imgs[j][1])

if __name__ == '__main__':

parse = argparse.argumentparser()

parse.add_argument("action", type=str, help="train or test")

parse.add_argument('-bat',"--batch_size", type=int, default=8) #使用第二個名稱,batch_size預設值設為8

parse.add_argument("--filepath", type=str, default="d:\\")

parse.add_argument("--ckpt", type=str, help="the path of model weight file")

args = parse.parse_args() #獲取解析的引數

decode(args) #args引數傳給decode函式

執行命令:

python main.py test --ckpt=weight

執行結果:

解析命令列引數

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