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。
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
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
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
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
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
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: 4aebba72bb75b78b3914a0cbc776434f
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
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')
以上是使用 Python argparse:如何处理命令行参数的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!