Argparse.ArgumentParser()用法
本帖最后由 Handsome_zhou 于 2022-4-6 11:20 编辑argparse是python的一个库，是用来处理命令行参数的库。
当需要在centOS系统调深度学习参数时，用argparse模块就比较方便一些。
使用时分三步：1）创建ArgumentParser()对象，可以将参数和代码分离开来，使代码更加简洁，适用性更好。
2）调用add_argument()方法添加参数。
3)使用parse_args()解析添加的参数
python脚本应用示例：https://www.bilibili.com/video/BV1Jz4y1y7mn?spm_id_from=333.337.search-card.all.click、
这篇知乎讲的也比较好:https://zhuanlan.zhihu.com/p/440707265
很多paper里argparse和yaml都是混合使用的，yaml可以将全部参数都设置一个默认值，比如网络的参数，激活函数用哪个等等，大多时模型内相关的参数以及train和test使用的数据的地址。
argparse和yaml混合使用，argparse优先级更高一些。
argparse通常设置几个train和test时经常更改的参数，如epoch, batch_size, learning_rate。
argparse接收的是命令行的输入，所以优先级应该会高一些。加入argparse和yaml文件中都有相同的参数，如果命令行指定了参数，那么代码运行时使用的参数是命令行输入的参数。
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