Écrire des notes lors de l'exécution d'un fichier exécutable python ordinaire (fichier contenant argparse) avec le notebook Jupyter

Normalement https://github.com/pfnet/chainer/blob/master/examples/mnist/train_mnist.py Lorsque j'exécute l'exemple de fichier python avec jupyter, j'obtiens l'erreur suivante.

usage: __main__.py [-h] [--batchsize BATCHSIZE] [--epoch EPOCH] [--gpu GPU]
                   [--out OUT] [--resume RESUME] [--unit UNIT]
__main__.py: error: unrecognized arguments: -f /run/user/2049/jupyter/kernel-84d4df02-bc59-4802-9d99-c3228bb4e71f.json
An exception has occurred, use %tb to see the full traceback.

SystemExit: 2


/home/mil/watanabe/.pyenv/versions/anaconda3-4.2.0/lib/python3.5/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:2889: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.
  warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)

De cette façon, une erreur se produit autour des arguments.

Dans un tel cas, mettez "easydict"

pip install easydict

Vous pouvez l'essayer rapidement en le modifiant comme suit.

sample.py

# parser = argparse.ArgumentParser(description='Chainer example: MNIST')
# parser.add_argument('--batchsize', '-b', type=int, default=100,
#                     help='Number of images in each mini-batch')
# parser.add_argument('--epoch', '-e', type=int, default=20,
#                     help='Number of sweeps over the dataset to train')
# parser.add_argument('--gpu', '-g', type=int, default=-1,
#                     help='GPU ID (negative value indicates CPU)')
# parser.add_argument('--out', '-o', default='result',
#                     help='Directory to output the result')
# parser.add_argument('--resume', '-r', default='',
#                     help='Resume the training from snapshot')
# parser.add_argument('--unit', '-u', type=int, default=1000,
#                     help='Number of units')
# args = parser.parse_args()
import easydict
args = easydict.EasyDict({
        "batchsize": 100,
        "epoch": 20,
        "gpu": 0,
        "out": "result",
        "resume": False,
        "unit": 1000
})