iPython笔记本中的Argparse:无法识别的参数:-f

Question

我正在尝试将.py文件传递给ipython笔记本环境.我之前从未直接与argparse打过交道.我该如何重写这个main()功能？

我试图删除该行def main():并保留其余代码.

但是args = parser.parse_args()"返回了一个错误:

ipykernel_launcher.py:错误:无法识别的参数:-f.

当我跑.%tb: 显示这个

def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='data/tinyshakespeare',
                   help='data directory containing input.txt')
parser.add_argument('--input_encoding', type=str, default=None,
                   help='character encoding of input.txt, from https://docs.python.org/3/library/codecs.html#standard-encodings')
parser.add_argument('--log_dir', type=str, default='logs',
                   help='directory containing tensorboard logs')
parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='save',
                   help='directory to store checkpointed models')
parser.add_argument('--rnn_size', type=int, default=256,
                   help='size of RNN hidden state')
parser.add_argument('--num_layers', type=int, default=2,
                   help='number of layers in the RNN')
parser.add_argument('--model', type=str, default='lstm',
                   help='rnn, gru, or lstm')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=50,
                   help='minibatch size')
parser.add_argument('--seq_length', type=int, default=25,
                   help='RNN sequence length')
parser.add_argument('--num_epochs', type=int, default=50,
                   help='number of epochs')
parser.add_argument('--save_every', type=int, default=1000,
                   help='save frequency')
parser.add_argument('--grad_clip', type=float, default=5.,
                   help='clip gradients at this value')
parser.add_argument('--learning_rate', type=float, default=0.002,
                   help='learning rate')
parser.add_argument('--decay_rate', type=float, default=0.97,
                   help='decay rate for rmsprop')
parser.add_argument('--gpu_mem', type=float, default=0.666,
                   help='%% of gpu memory to be allocated to this process. Default is 66.6%%')
parser.add_argument('--init_from', type=str, default=None,
                   help="""continue training from saved model at this path. Path must contain files saved by previous training process:
                        'config.pkl'        : configuration;
                        'words_vocab.pkl'   : vocabulary definitions;
                        'checkpoint'        : paths to model file(s) (created by tf).
                                              Note: this file contains absolute paths, be careful when moving files around;
                        'model.ckpt-*'      : file(s) with model definition (created by tf)
                    """)
args = parser.parse_args()
train(args)

Answer 1

你可以试试args = parser.parse_args(args=[]).

Answer 2

最好使用 @nbro 对 Jupyter 执行的回答。

args = parser.parse_args(args=[])

如果你想以类格式管理参数，你可以试试这个。 http://35.192.144.192:8000/arg2cls.html

class Args:
  data = './data/penn'
  model = 'LSTM'
  emsize = 200
  nhid = 200

args=Args()

Answer 3

正如@nbro 所建议的，以下命令应该可以工作：

args = parser.parse_args(args=[])

此外，如果您的解析器中有必需的参数，请将它们设置在列表中：

args = parser.parse_args(args=['--req_1', '10', '--req_2', '10'])

您以前使用过的地方：

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="Dummy parser")
parser.add_argument("--req_1", type=int, required=True, help="required int 1")
parser.add_argument("--req_2", type=int, required=True, help="required int 2")

您还可以从笔记本中看到所有参数：

print("see all args:", args)
print("use one arg:", args.req_1)

您可以在文档中找到更多信息：解析参数