argparse模块

模块argparse是python标准库中推荐的命令行解析模块

简明使用步骤：

1：import argparse　　　　　　　　　　　　　　　　　　首先导入该模块

2：parser = argparse.ArgumentParser()　　　　　　然后创建一个解析对象

3：parser.add_argument()　　　　　　　　　　　　　　然后向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项，每一个add_argument方法对应一个你要关注的参数或选项

4：parser.parse_args()　　　　　　　　　　　　　　　最后调用parse_args()方法进行解析，解析成功之后即可使用

以下是fast-rcnn代码中train_net的使用：

def parse_args():
    """
    Parse input arguments
    """
    parser = argparse.ArgumentParser(description=‘Train a Fast R-CNN network‘)
    parser.add_argument(‘--gpu‘, dest=‘gpu_id‘,
                        help=‘GPU device id to use [0]‘,
                        default=0, type=int)
    parser.add_argument(‘--solver‘, dest=‘solver‘,
                        help=‘solver prototxt‘,
                        default=None, type=str)
    parser.add_argument(‘--iters‘, dest=‘max_iters‘,
                        help=‘number of iterations to train‘,
                        default=40000, type=int)
    parser.add_argument(‘--weights‘, dest=‘pretrained_model‘,
                        help=‘initialize with pretrained model weights‘,
                        default=None, type=str)
    parser.add_argument(‘--cfg‘, dest=‘cfg_file‘,
                        help=‘optional config file‘,
                        default=None, type=str)
    parser.add_argument(‘--imdb‘, dest=‘imdb_name‘,
                        help=‘dataset to train on‘,
                        default=‘voc_2007_trainval‘, type=str)
    parser.add_argument(‘--rand‘, dest=‘randomize‘,
                        help=‘randomize (do not use a fixed seed)‘,
                        action=‘store_true‘)
    parser.add_argument(‘--set‘, dest=‘set_cfgs‘,
                        help=‘set config keys‘, default=None,
                        nargs=argparse.REMAINDER)

    if len(sys.argv) == 1:
        parser.print_help()
        sys.exit(1)

    args = parser.parse_args()
    return args

这是没加任何参数直接输入的情况：

这和输入python train_net.py -h是一样的效果，因为原代码中有这样一段代码：

if len(sys.argv) == 1:
        parser.print_help()
        sys.exit(1)