1、argparse.ArgumentParser()用法解析
参考如下：argparse.ArgumentParser()用法解析 - 知乎 (zhihu.com)
2、CfgNode用法解析
参考如下：[Python] CfgNode-CSDN博客
3、 DataLoader
dataloader为数据提供一个迭代器，把数据分批输入网络的进行训练。
工作机制：在dataloader按照batch进行取数据的时候, 是取出大小等同于batch size的index列表，然后将列表列表中的index输入到dataset的getitem()函数中，取出该index对应的数据，最后， 对每个index对应的数据进行堆叠，就形成了一个batch的数据。
4、collate_fn函数
参考如下：python tips003 ——DataLoader的collate_fn参数使用详解 - 知乎 (zhihu.com)
5、sampler函数
sampler：是从dataset中取数据的策略，如果DataLoader不指定sampler的话，它就会按顺序依次喂入数据。
参考如下：Pytorch中的sampler_pytorch sampler-CSDN博客
6、enumerate()函数
enumerate() 是 Python 的一个内置函数，用于在 遍历可迭代对象（如列表、元组、字符串等） 时，同时获取元素及其对应的索引（位置）。
实际操作过程
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遍历可迭代对象：
enumerate()逐个取出元素。 -
自动生成索引：默认从 0 开始，每次索引值加 1（或根据
start参数设置）。 -
返回索引和值：以
(index, value)形式返回当前索引和值。
7、使用 iter() 和 next() 的特点
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可以逐个获取元素：
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iter()将可迭代对象转换为迭代器后，可以通过next()获取每个元素。 -
每调用一次
next()，迭代器会返回下一个元素，直到没有元素时抛出StopIteration异常。
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迭代器是一次性的：
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一旦迭代器遍历完所有元素，不能重置或重新遍历。如果你希望再次遍历，可以重新生成一个新的迭代器。
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还可以通过自定义类来创建迭代器对象，只要该类实现了 __iter__() 和 __next__() 方法：
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__iter__()返回迭代器对象本身（通常是类的实例）。 -
__next__()返回下一个元素，直到抛出StopIteration异常表示结束。
