in main.py [0:0]
def get_args_parser():
parser = argparse.ArgumentParser('ConvNeXt training and evaluation script for image classification', add_help=False)
parser.add_argument('--batch_size', default=64, type=int,
help='Per GPU batch size')
parser.add_argument('--epochs', default=300, type=int)
parser.add_argument('--update_freq', default=1, type=int,
help='gradient accumulation steps')
# Model parameters
parser.add_argument('--model', default='convnext_tiny', type=str, metavar='MODEL',
help='Name of model to train')
parser.add_argument('--drop_path', type=float, default=0, metavar='PCT',
help='Drop path rate (default: 0.0)')
parser.add_argument('--input_size', default=224, type=int,
help='image input size')
parser.add_argument('--layer_scale_init_value', default=1e-6, type=float,
help="Layer scale initial values")
# EMA related parameters
parser.add_argument('--model_ema', type=str2bool, default=False)
parser.add_argument('--model_ema_decay', type=float, default=0.9999, help='')
parser.add_argument('--model_ema_force_cpu', type=str2bool, default=False, help='')
parser.add_argument('--model_ema_eval', type=str2bool, default=False, help='Using ema to eval during training.')
# Optimization parameters
parser.add_argument('--opt', default='adamw', type=str, metavar='OPTIMIZER',
help='Optimizer (default: "adamw"')
parser.add_argument('--opt_eps', default=1e-8, type=float, metavar='EPSILON',
help='Optimizer Epsilon (default: 1e-8)')
parser.add_argument('--opt_betas', default=None, type=float, nargs='+', metavar='BETA',
help='Optimizer Betas (default: None, use opt default)')
parser.add_argument('--clip_grad', type=float, default=None, metavar='NORM',
help='Clip gradient norm (default: None, no clipping)')
parser.add_argument('--momentum', type=float, default=0.9, metavar='M',
help='SGD momentum (default: 0.9)')
parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=0.05,
help='weight decay (default: 0.05)')
parser.add_argument('--weight_decay_end', type=float, default=None, help="""Final value of the