【神经网络】python 函数参数解析

最新推荐文章于 2022-05-25 10:23:42 发布

Always_ease

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分类专栏：代码学习笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Always_ease/article/details/83056065

本文介绍了Python中ArgumentParser类的参数用法，解释了*args和**kwargs的含义，并探讨了在神经网络中Conv2d和Linear层的关键属性。通过示例展示了如何使用super调用父类初始化方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

ArgumentParser类：

prog - 程序的名字（默认：sys.argv[0]）
usage - 描述程序用法的字符串（默认：从解析器的参数生成）
description - 参数帮助信息之前的文本（默认：空）
epilog - 参数帮助信息之后的文本（默认：空）
parents - ArgumentParser 对象的一个列表，这些对象的参数应该包括进去
formatter_class - 定制化帮助信息的类
prefix_chars - 可选参数的前缀字符集（默认：‘-‘）
fromfile_prefix_chars - 额外的参数应该读取的文件的前缀字符集（默认：None）
argument_default - 参数的全局默认值（默认：None）
conflict_handler - 解决冲突的可选参数的策略（通常没有必要）
add_help - 给解析器添加-h/–help 选项（默认：True）

kwargs：传入key=value是存储的字典

例子：
def foo(*args, **kwargs):
print 'args = ', args
print 'kwargs = ', kwargs
print '---------------------------------------'

if __name__ == '__main__':
foo(1,2,3,4)
foo(a=1,b=2,c=3)
foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3)
foo('a', 1, None, a=1, b='2', c=3)

输出结果如下：
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {}
-----------------