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Pythonargparse库详解：命令行参数与选项的定义

原创已于 2024-04-24 20:09:41 修改 · 766 阅读

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于 2024-04-17 20:20:14 首次发布

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本文详细介绍了如何使用Python的argparse库来定义和处理命令行参数，包括参数名、默认值、可选项、类型验证以及预训练模型的开关。通过例子展示了如何在程序中使用这些参数来控制模型架构和数据加载设置。

arch

argparse 库来定义一个命令行参数的方式。

parser.add_argument('-a', '--arch', metavar='ARCH', default='mobilenet_v2',
                    choices=model_names,
                    help='model architecture: ' +
                         ' | '.join(model_names) +
                         ' (default: resnet18)')

'-a', '--arch'：这是参数的短名称 -a 和长名称 --arch。在命令行中，可以通过这两个名称中的任一个来指定这个参数。
metavar='ARCH'：在帮助文档中显示这个参数的值应该如何被解释。在这里，ARCH 表示这个参数的值代表模型架构。

metavar 是用来在帮助文档中指定一个参数的元变量（meta-variable）的名称。metavar 字面上来说，意思是 "meta variable"，其中 “meta” 表示关于其本身的信息，variable 指的是变量。所以 metavar 的完整单词就是 "meta variable"。

default='mobilenet_v2'：如果在命令行中没有指定 -a 或 --arch 参数，则该参数的默认值为 mobilenet_v2。
choices=model_names：这个参数的可接受值由 model_names 列表定义。这通常是一个包含了所有可用模型名称的列表。
help：这是一段帮助文本，用于说明这个参数的作用。它列出了所有可选的模型架构，并指出了默认使用的是 mobilenet_v2（虽然帮助文本中错误地标记了默认值为 resnet18）。

worker

这段代码是用来定义命令行接口参数的，它是 argparse 模块的一部分，用于处理程序运行时的用户输入参数。具体来说，这行代码的作用是添加一个可以由用户设置的参数，用来指定在数据加载时并行工作的进程（或线程）数量。下面是对这行代码每个部分的详细解释：

parser.add_argument('-j', '--workers', default=4, type=int, metavar='N', help='number of data loading workers (default: 4)')

'-j', '--workers'：这是参数的短名称 -j 和长名称 --workers。用户可以在命令行中使用这两种形式中的任意一种来指定这个参数。
default=4：如果用户在命令行中没有明确提供 -j 或 --workers 的值，那么这个参数的默认值将被设置为 4。这意味着如果不进行任何设置，数据加载时将默认使用4个工作进程。
type=int：这个设置确保输入的值必须是整数（int）。如果用户尝试输入一个非整数类型的值，程序将显示错误。
metavar='N'：在生成的帮助文档中，这个参数的值将被表示为 N。这通常用于提醒用户这里应该输入一个数字。
help='number of data loading workers (default: 4)'：这是一段帮助文本，用于在用户请求命令行帮助时显示。它说明了这个参数的用途，并指出默认值是4。这对于用户了解如何使用这个参数非常有帮助。

pretrained

这段代码也是使用 Python 的 argparse 库来定义一个命令行参数。具体来讲，它定义了一个用于控制是否使用预训练模型的开关（boolean flag）。以下是这行代码各部分的解释：

parser.add_argument('--pretrained', dest='pretrained', action='store_true', help='use pre-trained model')

'--pretrained'：这是参数的名称，使用 -- 前缀，表明这是一个可选参数。用户可以在命令行中通过指定 --pretrained 来激活这个参数。
dest='pretrained'：这个选项指定了一旦这个参数被激活，其值应该存储在哪个变量中。在这里，参数的值将被存储在一个名为 pretrained 的变量中。这意味着在代码中你可以通过 args.pretrained 来访问这个值。
action='store_true'：这个选项定义了如果这个参数被指定了，应该做什么。store_true 表示如果用户提供了 --pretrained 参数，那么 args.pretrained 将被设置为 True。如果这个参数没有被指定，则默认值为 False。
help='use pre-trained model'：这是一段帮助文本，用于在用户请求命令行帮助时显示。它解释了这个参数的功能，即告诉程序使用预训练的模型。