在 Jupyter Notebook

如何解决在 Jupyter Notebook

我有一个遵循正常代码结构的 .py 文件

def  main( args ): 
        .......
        .......

   if __name__ == "__main__":
      parser = argparse.ArgumentParser(description = “ forecasting example”)
      parser.add_argument("--train-window",default=2160,type=int)
      parser.add_argument("--test-window",default=336,type=int)
      parser.add_argument("--stride",default=168,type=int)
      parser.add_argument("-n","--num-steps",default=501,type=int)
      parser.add_argument("-lr","--learning-rate",default=0.05,type=float)
      parser.add_argument("--dct",action="store_true")
      parser.add_argument("--num-samples",default=100,type=int)
     parser.add_argument("--log-every",default=50,type=int)
     parser.add_argument("--seed",default=1234567890,type=int)
     args = parser.parse_args()
     main(args)

我试图在 Jupyter notebook 中运行这个程序，但它会得到诸如

之类的错误

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--train-window TRAIN_WINDOW]
                             [--test-window TEST_WINDOW] [--stride STRIDE]
                             [-n NUM_STEPS] [-lr LEARNING_RATE] [--dct]
                             [--num-samples NUM_SAMPLES]
                             [--log-every LOG_EVERY] [--seed SEED]
ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f C:\Users\AppData\Roaming\jupyter\runtime\kernel-4c744f03-3278-4aaf-af5e-50c96e9e41cd.json
An exception has occurred,use %tb to see the full traceback.

SystemExit: 2

我的问题是，如果我想在 Jupyter Notebook 中运行使用 argparse 类型机制设置输入参数的 Python 程序，正确的方法或需要进行哪些修改？

解决方法

您的代码应该采用不同的缩进方式，以便您可以将其 import 放入您的笔记本或另一个 Python 脚本中。 if __name__ == "__main__": 块的重点是它在 Python 解析文件时立即执行；该条件仅在您直接运行文件时为真，而不是在您 import 时为真。但是块需要以不同的方式缩进，以便它不在任何 def 或类或其他块结构中。

从笔记本中使用它的方法是使用您想要的参数调用 main（或您想要运行的导入代码中的任何其他函数）。

在这种情况下，main 被设计为期望一个 Argparse 对象作为其参数，这是非常不幸的。更好的设计是简单地在 main 内进行参数解析，并公开不同的函数或函数集以作为库重用。

假设您的 main 函数的内部看起来像

def main(args):
    print(
        real_main(args.train_window,args.test_window,stride=args.stride,num_steps=args.num_steps,learning_rate=args.learning_rate,dct=args.dct,num_samples=args.num_samples,log_every=args.log_every,seed=args.seed))

假设你想运行相当于

python thatfile.py -n 23 -lr 0.7--dct --num-samples 2300

笔记本中的等效代码如下所示

from thatfile import real_main as that_main

print(that_main(2160,336,num_steps=23,learning_rate=0.7,dct=True,num_samples=2300))

其中前两个值只是简单地从 argparse 默认值复制而来，我显然不得不大量推测哪些参数是必需的，哪些是可选的关键字参数，以及它们是否与 argparse 的名称相同{1}} 个字段名称。