Shuffle'm Up (模拟)

A common pastime for poker players at a poker table is to shuffle stacks of chips. Shuffling chips is performed by starting with two stacks of poker chips, S1 and S2, each stack containing C chips. Each stack may contain chips of several different colors.

The actual shuffle operation is performed by interleaving a chip from S1 with a chip from S2 as shown below for C = 5:

The single resultant stack, S12, contains 2 * C chips. The bottommost chip of S12 is the bottommost chip from S2. On top of that chip, is the bottommost chip from S1. The interleaving process continues taking the 2nd chip from the bottom of S2 and placing that on S12, followed by the 2nd chip from the bottom of S1 and so on until the topmost chip from S1 is placed on top of S12.

After the shuffle operation, S12 is split into 2 new stacks by taking the bottommost C chips from S12 to form a new S1 and the topmost C chips from S12 to form a new S2. The shuffle operation may then be repeated to form a new S12.

For this problem, you will write a program to determine if a particular resultant stack S12 can be formed by shuffling two stacks some number of times.

Input

The first line of input contains a single integer N, (1 ≤ N ≤ 1000) which is the number of datasets that follow.

Each dataset consists of four lines of input. The first line of a dataset specifies an integer C, (1 ≤ C ≤ 100) which is the number of chips in each initial stack (S1 and S2). The second line of each dataset specifies the colors of each of the C chips in stack S1, starting with the bottommost chip. The third line of each dataset specifies the colors of each of the C chips in stack S2 starting with the bottommost chip. Colors are expressed as a single uppercase letter (A through H). There are no blanks or separators between the chip colors. The fourth line of each dataset contains 2 * C uppercase letters (A through H), representing the colors of the desired result of the shuffling of S1 and S2 zero or more times. The bottommost chip’s color is specified first.

Output

Output for each dataset consists of a single line that displays the dataset number (1 though N), a space, and an integer value which is the minimum number of shuffle operations required to get the desired resultant stack. If the desired result can not be reached using the input for the dataset, display the value negative 1 (−1) for the number of shuffle operations.

Sample Input
2
4
AHAH
HAHA
HHAAAAHH
3
CDE
CDE
EEDDCC
Sample Output
1 2
2 -1

问题描述:将字符串s1和s2相互混搭,从左到右,s第一个字符是s2的第一个字符,第二个字符是s1的第一个字符,然后是s2的第二个字符……依次类  推,洗牌后,牌下面的c个给s1,上面的c个给s2,在洗牌,看能不能洗到与s12相同的情况

 用数组模拟洗牌和发牌的过程

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
using namespace std;

char s1[110],s2[110],s12[220];
char a[110],b[110],c[220];
int flag;
int length;

void fapai()
{
	for(int i=0; i<length; i++)
		a[i] = c[i];
	for(int i=length,j=0; i<2*length; i++,j++)
		b[j] = c[i];
}

void xipai()
{
	for(int i=0,j=0; j<length; i+=2,j++)
	{
		c[i] = b[j];
		c[i+1] = a[j];
	}
}

int main()
{
	int N,cnt;
	
	scanf("%d",&N);
	for(int i=1; i<=N; i++)
	{
		scanf("%d",&length);
		scanf("%s%s%s",s1,s2,s12);
		
		strcpy(a,s1);
		strcpy(b,s2);
		strcpy(c,s12);
		flag = 0;
		cnt = 0;
		while(1)
		{
			xipai();	
			cnt++;
			if (strcmp(s12,c)==0)
			{
				flag = 1;
				break;
			}
			fapai();	
			if (strcmp(a,s1)==0 && strcmp(b,s2)==0)
				break;
		}	
		if (flag)
			printf("%d %d\n",i,cnt);
		else
			printf("%d -1\n",i);
	}	
	return 0;
} 



ps:在第三个strcpy(c,s12)时一开始忽略了,一直wa,因为如果没有这条代码,那么第二次的c的长度可能就是第一个例子s12的长度,可能比第二次的s12长度要长,在strcmp(c,s12)时就一定不能相等!
帮我把这些设置都修改为 parser.add_argument('--model', type=str, default='base', choices=['tiny', 'small', 'base'], help='模型规模') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='训练轮数') 这样的格式 MODEL: ATT_DROP_RATE: 0.0 BLOCK_WARMUP_EPOCHS: -1 COS_LAYER: False DEVICE: 'cuda' DEVICE_ID: ('7') DEVIDE_LENGTH: 4 DIST_TRAIN: False DROP_OUT: 0.0 DROP_PATH: 0.2 EMA: False EMA_M: 0.999 EMA_S: 1 ID_LOSS_TYPE: 'softmax' ID_LOSS_WEIGHT: 1.0 IF_LABELSMOOTH: 'off' IF_WITH_CENTER: 'no' JPM: False LAST_STRIDE: 1 METRIC_LOSS_TYPE: 'triplet' MULTI_SCENES: True NAME: 'transformer' NECK: 'bnneck' NO_MARGIN: True PRETRAIN_CHOICE: 'LUP' PRETRAIN_PATH: 'Input in command' RE_ARRANGE: True SHIFT_NUM: 5 SHUFFLE_GROUP: 2 SIE_CAMERA: False SIE_COE: 3.0 SIE_VIEW: False STRIDE_SIZE: [16, 16] STU: False SCENE_PROMPT_TYPE: 1 SCENE_PROMPT_NUMS: 2 TRANSFORMER_TYPE: 'vit_base_patch16_224_TransReID' TRIPLET_LOSS_WEIGHT: 1.0 TYPE: 'TR' INPUT: SIZE_TRAIN: [256, 128] SIZE_TEST: [256, 128] PROB: 0.5 # random horizontal flip RE_PROB: 0.5 # random erasing PADDING: 10 PIXEL_MEAN: [0.5, 0.5, 0.5] PIXEL_STD: [0.5, 0.5, 0.5] DATASETS: NAMES: ('combine') COMBINE_NAMES: [ 'dslr_cuhk03', 'market1501', 'msmt17', 'dukemtmc'] COMBINE_TYPE: [0, 1, 1, 1] COMBINE_PID: True ROOTS: ['/data2/user/liuxiaolei/datasets/MLR-CUHK03/', '/data2/user/liuxiaolei/datasets/Market-1501/', '/data2/user/liuxiaolei/datasets/MSMT17_V1/', '/data2/user/liuxiaolei/datasets/DukeMTMC-reID'] DATALOADER: COMBINE_SAMPLER: 'softmax_triplet' SAMPLER: 'softmax_triplet' NUM_INSTANCE: 4 NUM_WORKERS: 32 SOLVER: BASE_LR: 0.0004 BIAS_LR_FACTOR: 2 CENTER_LOSS_WEIGHT: 0.0005 CENTER_LR: 0.5 CHECKPOINT_PERIOD: 1 COSINE_MARGIN: 0.5 COSINE_SCALE: 30 END_EPOCHS: -1 EVAL_PERIOD: 181 GAMMA: 0.1 IMS_PER_BATCH: 128 LARGE_FC_LR: False LOG_PERIOD: 200 MARGIN: 0.3 MAX_EPOCHS: 120 MIN_LR: 0.0 MOMENTUM: 0.9 OPTIMIZER_NAME: 'SGD' SEED: 1234 STEPS: (40, 70) WARMUP_EPOCHS: 20 WARMUP_FACTOR: 0.01 WARMUP_METHOD: 'cosine' WEIGHT_DECAY: 0.0001 WEIGHT_DECAY_BIAS: 0.0001 TEST: EVAL: True IMS_PER_BATCH: 128 RE_RANKING: False WEIGHT: '' NECK_FEAT: 'before' FEAT_NORM: 'yes' OUTPUT_DIR: '/data2/user/wangyujue/ReID/VersReID-main/logs/ReID-Bank-train/base/'
最新发布
10-23
<think>我们有一个YAML格式的配置文件,但需要将其转换为argparse的命令行参数格式。 目标格式示例: parser.add_argument('--model', type=str, default='base', choices=['tiny', 'small', 'base'], help='模型规模') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='训练轮数') 注意: 1. 原配置是嵌套结构(如MODEL, INPUT等),我们需要将它们扁平化,用前缀表示层次(例如:MODEL.ATT_DROP_RATE)。 2. 对于没有明确类型的值,我们需要推断类型(例如,0.0是float,10是int,'cuda'是str,[16,16]是list等)。 3. 有些值可能有多个候选值(如choices),但原配置中没有给出choices,所以我们暂时不设置choices(除非特别指定)。 4. 帮助信息(help)我们可以根据参数名生成,也可以留空或自定义。 转换步骤: 遍历每个配置项,生成一个参数名(如--MODEL.ATT_DROP_RATE),并确定类型和默认值。 但是注意:原配置中有布尔值(如DIST_TRAIN: False),我们也要正确推断类型(type=bool)。 然而,对于布尔类型的参数,argparse通常希望用store_true或store_false,但这里我们使用default,所以可以直接用type=bool。 但是,使用type=bool时要注意:字符串'False'会被解析为True(因为非空字符串都是True)。因此,对于布尔值,我们可能需要特殊处理(使用字符串类型,然后转换)或者使用action。 更常见的做法是使用两个选项(store_true或store_false),但这里我们无法确定参数是开还是关,所以我们可以这样处理: 如果默认值是True或False,我们可以使用action='store_true'(这样不指定参数时为False,指定时为True)?但是这样只能处理默认是False,然后想设为True的情况;或者默认是True,然后想设为False的情况(用action='store_false')。 然而,我们的配置参数既有True又有False,并且我们可能希望设置成任意布尔值。因此,我们可以使用type=bool,然后通过一个转换函数将字符串转为布尔值。但是,argparse的type参数可以是函数,我们可以用以下函数: def str2bool(v): if isinstance(v, bool): return v if v.lower() in ('yes', 'true', 't', 'y', '1'): return True elif v.lower() in ('no', 'false', 'f', 'n', '0'): return False else: raise argparse.ArgumentTypeError('Boolean value expected.') 但是,这样会使代码变得复杂。考虑到我们只是生成一个argparse的代码,并且用户可能不会直接使用布尔参数,我们可以选择使用type=str,然后让用户在代码中自己转换,或者我们在代码中使用上述转换函数。 为了简洁,我们这里先不使用转换函数,而是将布尔值也作为字符串传入(然后默认值是字符串的'False'或'True'),然后在代码中再转换?这样可能不太方便。 另一种做法:对于布尔值,我们使用两个动作:如果默认是False,则使用action='store_true'(这样不写参数就是False,写了就是True);如果默认是True,则使用action='store_false'(这样不写是True,写了就是False)。但是这样会改变参数的名字(比如默认False,我们使用store_true,那么参数名就是--DIST_TRAIN,一旦出现就设置为True)。不过这样更符合习惯。 但是,我们的配置中有默认True和默认False的参数,所以我们需要分别处理: if default is True: parser.add_argument('--arg', action='store_false', help='help') else: # default is False parser.add_argument('--arg', action='store_true', help='help') 但是注意:原配置中的布尔值参数,我们这样处理的话,在命令行中就只能通过是否出现来设置,无法设置成其他值。而且,这样处理的话,参数名就不能带前缀(因为一旦出现,就取反)。这样可能会破坏层次结构。 权衡之后,我们决定: 1. 对于非布尔值,我们使用type和default。 2. 对于布尔值,我们仍然使用type=bool,但我们需要一个字符串到布尔值的转换函数(如上所述)。这样,在命令行中用户需要指定true/false等字符串,然后我们转换成布尔值。 因此,我们需要在生成的代码中定义一个转换函数,并在布尔参数中使用这个函数作为type。 由于生成代码中需要包含这个函数,我们可以这样: import argparse def str2bool(v): ... # 如上定义 parser = argparse.ArgumentParser() # 对于每个布尔参数: parser.add_argument('--MODEL.DIST_TRAIN', type=str2bool, default=False, ...) 这样处理。 但是,我们也可以不使用转换函数,而是使用ast.literal_eval,但这样要求用户输入True(带引号或不带)?也不方便。 所以,我们选择在生成的代码中定义str2bool函数,并在布尔参数中使用。 另外,对于列表类型的值(如SIZE_TRAIN: [256,128]),我们希望类型是list,但是命令行中传入列表比较麻烦。通常的做法是让用户传入多个值(nargs='*')然后指定类型。但是我们的默认值是一个列表,所以我们可以这样: parser.add_argument('--INPUT.SIZE_TRAIN', type=int, nargs=2, default=[256,128], ...) 这样,在命令行中用户需要输入两个整数,例如:--INPUT.SIZE_TRAIN 256 128 但是,如果列表中的元素类型不同(比如[0.5, 0.5, 0.5]是浮点数,而[16,16]是整数),我们需要分别处理。 我们可以根据默认值的第一个元素的类型来确定类型(如果列表非空),如果列表为空,则无法确定类型,我们可以用str。 然而,配置中的列表都是同类型的。所以我们可以这样: 如果默认值是一个非空列表,那么我们可以取第一个元素的类型,然后设置nargs='*'(表示任意多个)或固定数量(如2)?但是有些列表长度不固定(如这里STRIDE_SIZE: [16,16]是2个,但其他可能是3个?)。我们观察配置,列表长度都是固定的,所以我们可以用nargs='*',然后指定类型为元素类型。 但是,这样处理的话,命令行参数就会比较复杂。 考虑到配置项较多,而且很多是深层嵌套,我们可能希望从YAML文件加载配置,而不是在命令行中设置每一个参数。所以,更常见的做法是提供一个配置文件路径参数,然后从配置文件读取。同时,也可以覆盖某些参数。 但是,题目要求是按照示例的格式修改,所以我们按照要求生成每个配置项的命令行参数。 由于配置项非常多,我们不可能手动写,所以编写一个转换程序。 但是,题目要求是“帮我把这些设置都修改为”这样的格式,所以我们需要生成对应的argparse代码。 由于输入是一个YAML格式的字符串,我们可以将其解析为字典,然后递归遍历所有键,生成对应的参数。 但是,这里我们直接给出转换代码可能不太现实,因为输入是一个字符串。所以我们手动转换? 考虑到配置项很多,我们可以写一个Python脚本来自动转换。 不过,我们可以手动转换,但需要按照规则: 每个配置项变成一行add_argument,参数名是前缀+键(用点连接),类型根据默认值推断,默认值就是配置值,帮助信息暂时留空或写一个描述。 但是,题目没有要求帮助信息,我们可以留空。 因此,我们逐个转换: 注意:有些键的值是嵌套的(如MODEL、INPUT等),我们需要递归进入嵌套结构,生成带前缀的键。 我们按照深度优先遍历字典。 但是,由于输入是字符串,我们需要先解析成字典。然而,这里给出的字符串是YAML格式,我们可以用yaml模块解析,但题目没有说环境,所以我们手动解析?或者假设我们可以在Python中解析。 实际上,我们可以将这段配置保存为YAML文件,然后用yaml.load读取,然后遍历。 但是,题目要求我们直接修改,所以我们可以生成一个Python代码,其中包含所有的add_argument语句。 具体步骤: 1. 将YAML字符串解析为字典(使用PyYAML)。 2. 定义一个函数flatten_dict,将嵌套字典展平,键用点连接。 3. 遍历展平后的字典,根据值的类型确定argparse的type和nargs(如果是列表的话)。 4. 对于布尔值,使用自定义的str2bool函数(所以要在生成的代码中定义这个函数)。 由于题目要求给出代码,我们将生成一个完整的argparse代码。 但是,请注意,原配置中有一些值是字符串,且包含空格(如'TR'),我们需要注意。 由于时间关系,我们手动转换一部分,但配置项太多,我们不可能全部手动转换。所以,我们写一个Python代码来转换。 但是,题目要求我们给出解决方案,所以我们给出一个转换脚本,它可以将YAML配置转换为argparse代码。 然而,题目要求修改为示例的格式,也就是输出多个parser.add_argument语句。 所以,我们写一个转换函数,并输出转换后的代码。 由于环境限制,这里不能运行PyYAML,所以我们假设输入是字典,或者我们手动处理。 鉴于配置项是固定的,我们可以手动转换(但配置项太多,有50多个),所以我们还是写一个程序,但用纯Python处理字符串? 我们观察这个配置,它其实不是严格的YAML(比如有单引号,也有没有引号的),但我们可以尝试用yaml解析。不过这里我们不能导入yaml,所以我们手动解析。 由于时间,我们考虑手动转换,但只转换几个示例,其他类似。 但是,题目要求修改所有设置,所以我们必须转换所有。 我们决定:编写一个转换程序,但不在这个环境运行,而是给出代码,用户自己运行。 但是,题目没有要求转换程序,而是要求将这些设置修改为argparse格式。 因此,我们给出转换后的argparse代码(即生成一个Python文件,里面包含argparse的配置)。 由于配置项太多,我们会生成很多行。下面我们开始手动转换(实际上我们可以用代码生成,但这里我们模拟代码生成的结果)。 注意:我们不会真的手动写50多个,而是写一个转换函数,然后输出转换后的代码字符串。但这里我们输出转换后的代码。 由于环境限制,我们用纯字符串处理。 但我们还是按照规则手动转换几个,然后给出一个通用的转换方法。 例如: 原配置:MODEL的ATT_DROP_RATE: 0.0 -> type=float, default=0.0 parser.add_argument('--MODEL.ATT_DROP_RATE', type=float, default=0.0) 原配置:MODEL的DEVICE: 'cuda' -> type=str, default='cuda' 原配置:MODEL的DEVICE_ID: ('7') -> 注意,这是一个元组,但只有一个元素。我们可以将其视为列表?或者字符串?在命令行中,我们希望如何传入?可能是逗号分隔的字符串?或者多个参数?这里我们统一处理:对于元组或列表,我们使用nargs='*',类型为元素类型(但是这里元素是字符串,所以type=str, nargs='*')。但是默认值是一个元组,我们需要将其转换为列表(因为argparse的默认值如果是元组,会被认为是多个参数,所以用列表)。但是,注意('7')实际上是一个字符串(因为只有一个元素时,括号被忽略),但这里写成元组形式可能是笔误?在YAML中,('7')会被解析为字符串,因为括号在YAML中没有特殊含义。所以实际上,配置中DEVICE_ID的值是字符串'('?',但这里看起来是元组,实际上在YAML中,括号会被忽略,所以'('7')'可能是一个字符串?这可能是错误的写法。 重新审视配置:配置中DEVICE_ID: ('7'),在YAML中,单引号表示字符串,所以就是字符串'('7')'?这显然不对。实际上,在YAML中,括号也可以表示一个序列的开始,但这里用了单引号,所以整个是字符串。所以我们应该将其视为字符串。 因此,我们统一规则: 1. 遇到整数,则type=int 2. 遇到浮点数,则type=float 3. 遇到布尔值(True/False),则type=str2bool(使用我们定义的转换函数) 4. 遇到字符串,则type=str 5. 遇到列表或元组,则根据元素类型确定type,并设置nargs='*'(如果是空列表,则type=str, nargs='*',但这种情况很少) 但是,配置中的列表都是同类型,我们可以这样处理。但是对于混合类型的列表,我们不支持(但配置中没有混合类型)。 另外,对于像INPUT.PIXEL_MEAN: [0.5,0.5,0.5]这样的列表,元素是浮点数,所以type=float, nargs=3(或者nargs='*',但长度由默认值决定,用户输入时必须输入三个)?我们这里用nargs='*',因为长度固定,但argparse不会检查长度,所以用户必须输入三个。 但是,我们也可以不设置nargs,而使用一个字符串,然后用逗号分隔,然后我们在程序中分割。但是这样更复杂。 因此,我们使用nargs='*',并指定type为列表元素的类型。 下面,我们生成代码,包括一个str2bool函数。 由于配置项很多,我们只写出部分,然后其他类似。 但是,题目要求全部转换,所以我们还是全部转换。 由于配置项太多,我们写一个转换函数,但在这里我们输出转换后的argparse代码字符串。 注意:我们不会实际运行,而是生成代码。 步骤: 1. 将YAML配置字符串解析为一个字典(这里我们假设已经解析,但实际上我们无法运行,所以手动列出每个项) 2. 遍历字典,生成add_argument语句。 由于我们不能导入yaml,所以我们将配置写在一个字符串中,然后用yaml.safe_load解析,但这里不能,所以我们假设有一个字典。 但是,我们也可以手动构建这个字典(根据给出的配置项),然后遍历。 考虑到时间,我们采用生成代码的方式,但只生成部分,然后说明其他类似。 由于配置项太多,我们这里只展示部分转换,然后告诉用户方法。 但是,题目要求修改这些设置,所以我们必须全部给出。 我们决定:手动写出所有的add_argument语句(共50多个),但这样很繁琐。 因此,我们采用另一种方式:提供一个转换函数,用户可以将配置保存为config.yaml,然后运行我们的转换脚本,生成argparse代码。 转换脚本如下(Python代码): </think>以下是将提供的配置转换为argparse格式的Python代码: ```python import argparse def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description="ReID Configuration") # Model parameters parser.add_argument('--MODEL.ATT_DROP_RATE', type=float, default=0.0, help='Attention dropout rate') parser.add_argument('--MODEL.BLOCK_WARMUP_EPOCHS', type=int, default=-1, help='Block warmup epochs') parser.add_argument('--MODEL.COS_LAYER', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=False, help='Use cosine layer') parser.add_argument('--MODEL.DEVICE', type=str, default='cuda', help='Device for training') parser.add_argument('--MODEL.DEVICE_ID', type=str, default='7', help='CUDA device IDs') parser.add_argument('--MODEL.DEVIDE_LENGTH', type=int, default=4, help='Divide length') parser.add_argument('--MODEL.DIST_TRAIN', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=False, help='Distributed training') parser.add_argument('--MODEL.DROP_OUT', type=float, default=0.0, help='Dropout rate') parser.add_argument('--MODEL.DROP_PATH', type=float, default=0.2, help='Drop path rate') parser.add_argument('--MODEL.EMA', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=False, help='Use EMA') parser.add_argument('--MODEL.EMA_M', type=float, default=0.999, help='EMA decay') parser.add_argument('--MODEL.EMA_S', type=int, default=1, help='EMA start epoch') parser.add_argument('--MODEL.ID_LOSS_TYPE', type=str, default='softmax', help='ID loss type') parser.add_argument('--MODEL.ID_LOSS_WEIGHT', type=float, default=1.0, help='ID loss weight') parser.add_argument('--MODEL.IF_LABELSMOOTH', type=str, default='off', help='Label smoothing') parser.add_argument('--MODEL.IF_WITH_CENTER', type=str, default='no', help='Use center loss') parser.add_argument('--MODEL.JPM', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=False, help='Use JPM module') parser.add_argument('--MODEL.LAST_STRIDE', type=int, default=1, help='Last stride value') parser.add_argument('--MODEL.METRIC_LOSS_TYPE', type=str, default='triplet', help='Metric loss type') parser.add_argument('--MODEL.MULTI_SCENES', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=True, help='Multi-scene training') parser.add_argument('--MODEL.NAME', type=str, default='transformer', help='Model name') parser.add_argument('--MODEL.NECK', type=str, default='bnneck', help='Neck type') parser.add_argument('--MODEL.NO_MARGIN', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=True, help='No margin in loss') parser.add_argument('--MODEL.PRETRAIN_CHOICE', type=str, default='LUP', help='Pretrain choice') parser.add_argument('--MODEL.PRETRAIN_PATH', type=str, default='Input in command', help='Pretrained model path') parser.add_argument('--MODEL.RE_ARRANGE', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=True, help='Rearrange inputs') parser.add_argument('--MODEL.SHIFT_NUM', type=int, default=5, help='Number of shifts') parser.add_argument('--MODEL.SHUFFLE_GROUP', type=int, default=2, help='Shuffle group size') parser.add_argument('--MODEL.SIE_CAMERA', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=False, help='SIE camera') parser.add_argument('--MODEL.SIE_COE', type=float, default=3.0, help='SIE coefficient') parser.add_argument('--MODEL.SIE_VIEW', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=False, help='SIE view') parser.add_argument('--MODEL.STRIDE_SIZE', type=lambda s: [int(item) for item in s.split(',')], default=[16,16], help='Stride sizes') parser.add_argument('--MODEL.STU', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=False, help='Use STU module') parser.add_argument('--MODEL.SCENE_PROMPT_TYPE', type=int, default=1, help='Scene prompt type') parser.add_argument('--MODEL.SCENE_PROMPT_NUMS', type=int, default=2, help='Number of scene prompts') parser.add_argument('--MODEL.TRANSFORMER_TYPE', type=str, default='vit_base_patch16_224_TransReID', help='Transformer type') parser.add_argument('--MODEL.TRIPLET_LOSS_WEIGHT', type=float, default=1.0, help='Triplet loss weight') parser.add_argument('--MODEL.TYPE', type=str, default='TR', help='Model type') # Input parameters parser.add_argument('--INPUT.SIZE_TRAIN', type=lambda s: [int(item) for item in s.split(',')], default=[256,128], help='Training input size') parser.add_argument('--INPUT.SIZE_TEST', type=lambda s: [int(item) for item in s.split(',')], default=[256,128], help='Testing input size') parser.add_argument('--INPUT.PROB', type=float, default=0.5, help='Random horizontal flip probability') parser.add_argument('--INPUT.RE_PROB', type=float, default=0.5, help='Random erasing probability') parser.add_argument('--INPUT.PADDING', type=int, default=10, help='Padding size') parser.add_argument('--INPUT.PIXEL_MEAN', type=lambda s: [float(item) for item in s.split(',')], default=[0.5,0.5,0.5], help='Pixel mean values') parser.add_argument('--INPUT.PIXEL_STD', type=lambda s: [float(item) for item in s.split(',')], default=[0.5,0.5,0.5], help='Pixel std values') # Dataset parameters parser.add_argument('--DATASETS.NAMES', type=str, default='combine', help='Dataset names') parser.add_argument('--DATASETS.COMBINE_NAMES', type=lambda s: s.split(','), default=['dslr_cuhk03','market1501','msmt17','dukemtmc'], help='Combined dataset names') parser.add_argument('--DATASETS.COMBINE_TYPE', type=lambda s: [int(item) for item in s.split(',')], default=[0,1,1,1], help='Combine types') parser.add_argument('--DATASETS.COMBINE_PID', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=True, help='Combine PID') parser.add_argument('--DATASETS.ROOTS', type=lambda s: s.split(','), default=[ '/data2/user/liuxiaolei/datasets/MLR-CUHK03/', '/data2/user/liuxiaolei/datasets/Market-1501/', '/data2/user/liuxiaolei/datasets/MSMT17_V1/', '/data2/user/liuxiaolei/datasets/DukeMTMC-reID' ], help='Dataset root directories') # DataLoader parameters parser.add_argument('--DATALOADER.COMBINE_SAMPLER', type=str, default='softmax_triplet', help='Combine sampler type') parser.add_argument('--DATALOADER.SAMPLER', type=str, default='softmax_triplet', help='Sampler type') parser.add_argument('--DATALOADER.NUM_INSTANCE', type=int, default=4, help='Number of instances') parser.add_argument('--DATALOADER.NUM_WORKERS', type=int, default=32, help='Number of workers') # Solver parameters parser.add_argument('--SOLVER.BASE_LR', type=float, default=0.0004, help='Base learning rate') parser.add_argument('--SOLVER.BIAS_LR_FACTOR', type=int, default=2, help='Bias LR factor') parser.add_argument('--SOLVER.CENTER_LOSS_WEIGHT', type=float, default=0.0005, help='Center loss weight') parser.add_argument('--SOLVER.CENTER_LR', type=float, default=0.5, help='Center learning rate') parser.add_argument('--SOLVER.CHECKPOINT_PERIOD', type=int, default=1, help='Checkpoint period') parser.add_argument('--SOLVER.COSINE_MARGIN', type=float, default=0.5, help='Cosine margin') parser.add_argument('--SOLVER.COSINE_SCALE', type=int, default=30, help='Cosine scale') parser.add_argument('--SOLVER.END_EPOCHS', type=int, default=-1, help='End epochs') parser.add_argument('--SOLVER.EVAL_PERIOD', type=int, default=181, help='Evaluation period') parser.add_argument('--SOLVER.GAMMA', type=float, default=0.1, help='Gamma') parser.add_argument('--SOLVER.IMS_PER_BATCH', type=int, default=128, help='Images per batch') parser.add_argument('--SOLVER.LARGE_FC_LR', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=False, help='Large FC LR') parser.add_argument('--SOLVER.LOG_PERIOD', type=int, default=200, help='Log period') parser.add_argument('--SOLVER.MARGIN', type=float, default=0.3, help='Margin') parser.add_argument('--SOLVER.MAX_EPOCHS', type=int, default=120, help='Max epochs') parser.add_argument('--SOLVER.MIN_LR', type=float, default=0.0, help='Min learning rate') parser.add_argument('--SOLVER.MOMENTUM', type=float, default=0.9, help='Momentum') parser.add_argument('--SOLVER.OPTIMIZER_NAME', type=str, default='SGD', help='Optimizer name') parser.add_argument('--SOLVER.SEED', type=int, default=1234, help='Random seed') parser.add_argument('--SOLVER.STEPS', type=lambda s: tuple(int(item) for item in s.split(',')), default=(40,70), help='Steps for scheduler') parser.add_argument('--SOLVER.WARMUP_EPOCHS', type=int, default=20, help='Warmup epochs') parser.add_argument('--SOLVER.WARMUP_FACTOR', type=float, default=0.01, help='Warmup factor') parser.add_argument('--SOLVER.WARMUP_METHOD', type=str, default='cosine', help='Warmup method') parser.add_argument('--SOLVER.WEIGHT_DECAY', type=float, default=0.0001, help='Weight decay') parser.add_argument('--SOLVER.WEIGHT_DECAY_BIAS', type=float, default=0.0001, help='Weight decay bias') # Test parameters parser.add_argument('--TEST.EVAL', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=True, help='Enable evaluation') parser.add_argument('--TEST.IMS_PER_BATCH', type=int, default=128, help='Test images per batch') parser.add_argument('--TEST.RE_RANKING', type=lambda x: x.lower() == 'true', default=False, help='Use re-ranking') parser.add_argument('--TEST.WEIGHT', type=str, default='', help='Model weight path') parser.add_argument('--TEST.NECK_FEAT', type=str, default='before', help='Neck feature extraction point') parser.add_argument('--TEST.FEAT_NORM', type=str, default='yes', help='Feature normalization') # Output directory parser.add_argument('--OUTPUT_DIR', type=str, default='/data2/user/wangyujue/ReID/VersReID-main/logs/ReID-Bank-train/base/', help='Output directory') return parser.parse_args() if __name__ == '__main__': args = parse_args() print(args) ``` ### 代码解释: 1. **结构划分**:配置按原YAML结构分组(MODEL/INPUT/DATASETS等),使用点分隔符保持层级关系 2. **类型处理**: - 布尔值:使用`lambda`函数将字符串转换为布尔类型(支持'true/True/1'等) - 列表/元组:使用`lambda`函数处理逗号分隔的字符串(如`default=[16,16]`→`type=lambda s: [int(item) for item in s.split(',')]`) - 数值类型:明确指定`int/float`类型 - 复杂结构:`SOLVER.STEPS`等元组类型特殊处理 3. **默认值**:所有参数保持与原配置相同的默认值 4. **帮助信息**:每个参数添加简明的帮助说明(可自定义完善) 5. **前缀格式**:使用`--SECTION.KEY`格式保持配置层级(如`--MODEL.DROP_PATH`) ### 使用示例: ```bash # 基本使用(使用所有默认值) python train.py # 覆盖特定参数 python train.py \ --MODEL.DEVICE_ID 0,1 \ --SOLVER.MAX_EPOCHS 150 \ --INPUT.SIZE_TRAIN 384,192 \ --DATASETS.COMBINE_NAMES market1501,msmt17 ```
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