Google Colab中的选项“ -q”是什么？

Question

我正在学习机器学习，并且正在分析google colab中的Siam Mask Tutorial。

我看到了代码“ -q”，我不知道代码的含义。

我查了一下，但是找不到。

如果您能帮助我，我将非常感谢。

我认为代码是Linux命令选项之一

!git clone -q --depth 1 {git_repo_url}
!sed -i "/torch/d" {project_name}/requirements.txt
!cd {project_name} && pip install -q -r requirements.txt
!cd {project_name} && bash make.sh
!pip install -q youtube-dl

Answer 1

该代码与机器学习无关，而是克隆由版本控制系统git管理的存储库。

Git clone的帮助页面告诉您-q选项切换为安静模式，如非语言的命令行输出一样。

  git clone -?                                                                                        
  error: unknown switch `?'                                                                                               
  usage: git clone [<options>] [--] <repo> [<dir>]                                                                                                                                                                                                    
  -v, --verbose         be more verbose                                                                                   
  -q, --quiet           be more quiet                                                                                     
  --progress            force progress reporting                                                                          
  -n, --no-checkout     don't create a checkout                                                                           
  --bare                create a bare repository                                                                          
  --mirror              create a mirror repository (implies bare)                                                         
  -l, --local           to clone from a local repository                                                                                                                                                                                        
  [...]

因此，您的bash命令逐行执行以下操作：

1. 将存储库从{git_repo_url}克隆到当前提示>
2. Requirements.txt中的字符串操作，用于进行依赖性校正
3. 将提示更改为项目目录并安装项目的所有python依赖项
4. 将提示更改为项目目录并运行make脚本
5. 安静地安装python软件包