在机器学习和深度学习的项目中，通常需要通过命令行参数来配置训练、验证和测试的各种参数。Python 的 argparse 模块提供了一个简单易用的接口，可以方便地解析命令行参数。本文将详细介绍如何使用 argparse 模块，并结合一个完整的代码示例，演示如何在项目中应用。
一、代码示例概览
我们将以一个文本分类任务为例，展示如何使用 argparse 模块定义和解析命令行参数，并在训练脚本中使用这些参数来配置模型的训练过程。
import argparse
import osdef get_args():parser = argparse.ArgumentParser(description='BERT Text Classification')# 文件路径：数据目录，缓存目录parser.add_argument("--data_dir",default='/path/to/data',type=str,help="输入数据的目录。应包含任务的 .tsv 文件或其他数据文件。")parser.add_argument("--output_dir",default="/path/to/output",type=str,help="模型预测和检查点的输出目录。")parser.add_argument("--log_dir",default='log',type=str,help="日志目录，主要用于 TensorBoard 分析。")parser.add_argument("--on_memory",action='store_true',help="是否将训练样本加载到内存中。")# 预训练模型相关参数parser.add_argument("--model_dir",default='/path/to/pretrained_model',type=str,help="预训练模型的路径。")parser.add_argument("--test_dir",default='/path/to/test_data',type=str,help="测试数据的目录。")parser.add_argument("--test_filename",default='/path/to/test_data/test
