python argparse的使用步驟(全網最全)

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一、前言

在學習深度學習會發現都比較愛用python這個argparse，雖然基本能理解，但沒有仔細自己動手去寫，因此這裡寫下來作為自己本人的學習筆記

argparse是python的一個命令行參數解析包，在代碼需要頻繁修改參數時，方便使用，主要用法就是在命令行輸入自己想要修改的參數。

二、關於argparse用法常用框架

import argparse

def get_parser():

    # argparse.ArgumentParser生成argparse對象 description為描述信息，當在命令行輸入需要顯示幫助信息時，會顯示

    parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")

    # 路徑參數設置 help為參數的幫助信息

    parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root")

    # 預測類別數量 type如果不指定需要輸入的是str類型

    parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int)

    # 指定設備使用

    parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device")

    # 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示兩個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()為本文會介紹的一些使用方法，這個python文件名為python_argparse_test1.py，其中

parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")用來創建parser對象

add_argument()用來增加參數

args = parser.parse_args()中parse_args()獲取解析的參數

1.獲取參數列表

當命令行輸入python python_argparse_test1.py時，打印args獲取到的參數得到：

Namespace(batch_size=4, data_path='./', device='cuda', num_classes=1)

表示這個參數解析器解析到的參數列表

2.獲取幫助信息

輸入python python_argparse_test1.py -h或者python python_argparse_test1.py –help顯示信息，其中usage顯示瞭它的用法，pytorch unet training為創建對象時的description,再下面是各個參數信息與用法

3.命令行修改參數

import argparse

def get_parser():

    # argparse.ArgumentParser生成argparse對象 description為描述信息，當在命令行輸入需要顯示幫助信息時，會顯示

    parser = argparse.ArgumentParser(description="pytorch unet training")

    # 路徑參數設置 help為參數的幫助信息 default為默認參數

    parser.add_argument("--data_path", default="./", help="DRIVE root")

    # 預測類別數量 type如果不指定需要輸入的是str類型

    parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int)

    # 指定設備使用

    parser.add_argument("--device", default="cuda", help="training device")

    # 指定batch size大小 "-b", "--batch_size"表示兩個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)

命令行輸入：python python_argparse_test1.py –data_path Desktop –num_classer 4，得到結果如下：

data_path:  Desktop

num_classes:  4

可以看到通過命令行確實修改瞭參數

4.'_'與"__"的使用

if __name__ =='__main__':

    parser = get_parser()

    args = parser.parse_args()

    print("-b: ",args.b)

    print("--batch_size: ", args.batch_size)

命令行輸入python python_argparse_test1.py -b 10 –batch_size 20，這時會報錯：

這是因為當'_'和'__'同時存在時，系統默認後者為參數名

把上述代碼改為：

if __name__ =='__main__':

    parser = get_parser()

    args = parser.parse_args()

    print("--batch_size: ",args.batch_size)

但命令行不受影響，繼續執行命令 python python_argparse_test1.py -b 10得到：

–batch_size:  10

5.type的使用

type會把輸入的命令行字符強制轉化為type的類型

if __name__ =='__main__':

    parser = get_parser()

    args = parser.parse_args()

    print("--batch_size type: ",type(args.batch_size))

命令行輸入：python python_argparse_test1.py –batch_size  '10'得到：

–batch_size type:  <class 'int'>

6.required:用來表示這個參數是否需要提供

parser.add_argument("--num_classes", default=1, type=int, required=True)

如果輸入命令python python_argparse_test1.py

這將會報錯提示確實需要的參數

python_argparse_test1.py: error: the following arguments are required: –num_classes

7.choices選擇參數    

parser.add_argument('-arch', required=True, choices=['alexnet', 'vgg'])

如果運行命令：python python_argparse_test1.py -arch cnn

這將會報錯

python_argparse_test1.py: error: argument -arch: invalid choice: 'cnn' (choose from 'alexnet', 'vgg')

參考博客：

argparse簡要用法總結 | Yunfeng's Simple Blog (vra.github.io)

argparse基本用法

argparse.ArgumentParser()用法解析

到此這篇關於python argparse的使用步驟(全網最全)的文章就介紹到這瞭,更多相關python argparse使用內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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