config/finetune_config.py

import argparse


def set_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--save_name', default='densenet_ce_e4_b32_lr1e-4.pkl', type=str,
                        help='保存模型的名字，默认路径在 ./model_parameters/f')
    parser.add_argument('--model_selection', default='MX', type=str,
                        help='模型选择，M 表示模改过的，没有则表示原来的')
    parser.add_argument('--pt', default='FD', type=str,
                        help='有 FD 和 IN 两种，FD 表示预训练是眼底图像，IN 表示预训练是 imagenet')
    parser.add_argument('--finetune_path', default='model_parameters/p/resnext_ce_e4_b32_lr1e-4.pkl', type=str,
                        help='所选用预训练模型的路径')
    parser.add_argument('--feature_module', default='cat', type=str,
                        help='特征融合的方式，有 cat、mul、sum 三种方式，只在原始模型有效')
    parser.add_argument('--opt', default='adamw', type=str, help='优化器')
    parser.add_argument('--warmup_select', default='linear', type=str,
                        help='')
    parser.add_argument('--MAX_EPOCH', default=4, type=int,
                        help='')
    parser.add_argument('--BATCH_SIZE', default=32, type=int,
                        help='')
    parser.add_argument('--start_epoch', default=0, type=int,
                        help='')
    parser.add_argument('--LR', default=5e-4, type=float,
                        help='')
    parser.add_argument('--WD', default=1e-2, type=float,
                        help='')
    parser.add_argument('--adam_epsilon', default=1e-8, type=float,
                        help='')
    parser.add_argument('--warmup_proportion', default=0.1, type=float,
                        help='')
    return parser.parse_args()