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Pytorch图像去噪实战（五十三）：命令行CLI工具封装，让训练、推理、评估一条命令完成

一、问题场景：脚本太多，运行命令越来越难记

一个图像去噪项目发展到后期，通常会有很多入口：

train.py infer.py evaluate.py export_onnx.py batch_infer.py benchmark.py

运行方式也各不相同。

时间久了就会出现：

• 参数记不住
• 脚本路径混乱
• 团队成员不会用
• 文档难写
• 自动化困难

所以这一篇我们把项目封装成 CLI 命令行工具。

目标是实现：

denoise train--configconfigs/unet.yaml denoise infer--inputtest.png--outputresult.png--weightbest