option1.py

import torch,os,sys,torchvision,argparse
import torch,warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
##定义超参数
parser=argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--epochs',type=int,default=200)
#parser.add_argument('--device',type=str,default='Automatic detection')
parser.add_argument('--device',type=str,default='cuda')
parser.add_argument('--resume',type=bool,default=True)
parser.add_argument('--eval_epoch',type=int,default=1)
parser.add_argument('--eval_out',type=int,default=10)
parser.add_argument('--lr', default=0.001, type=float, help='learning rate')
parser.add_argument('--model_dir',type=str,
					default='./trained_models/UIE_PVtransformer_4/UIE_PVtransformer_epoch_200.pk')
parser.add_argument('--trainset',type=str,default='its_train')
parser.add_argument('--net',type=str,default='model_NEW')
parser.add_argument('--blocks',type=int,default=5,help='residual_blocks')
parser.add_argument('--bs',type=int,default=6,help='batch size')
parser.add_argument('--checkpoint',type=str, default=r'E:\xzx\训练代码\trained_models/')
parser.add_argument('--crop',action='store_true')
parser.add_argument('--crop_size',type=int,default=256,help='Takes effect when using --crop ')
parser.add_argument('--no_lr_sche',action='store_true',help='no lr cos schedule')
parser.add_argument('--perloss',action='store_true',default=True,help='perceptual loss')
parser.add_argument('--resize',type=int,default=256,help='resize dataset')
opt= parser.parse_args(args=[])
opt.device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model_name=opt.net
checkpoint_save=opt.checkpoint+'/UIE_PVtransformer_4/'
log_dir='logs/'+model_name+'_11_00'

print(opt)
##print('model_dir:',opt.model_dir)


if not os.path.exists('trained_models'):
	os.mkdir('trained_models')
if not os.path.exists('numpy_files'):
	os.mkdir('numpy_files')
if not os.path.exists('logs'):
	os.mkdir('logs')
if not os.path.exists('samples'):
	os.mkdir('samples')
if not os.path.exists(f"samples/{model_name}"):
	os.mkdir(f'samples/{model_name}')
if not os.path.exists(log_dir):
	os.mkdir(log_dir)