def mainargs # »®·ÖѵÁ·¼¯¡¢²âÊÔ¼¯ train_dataset = MyDatasetargsroot argstxtpath transform=None train_loader = DataLoaderdataset=train_dataset batch_size=argsbatch_size shuffle=True num_worker

这段代码是一个主函数，主要用于训练和测试模型，并计算模型的准确率、精确率、NAR和F1_score。

首先，代码定义了训练集和测试集的数据加载器，用于加载数据。其中train_dataset和test_dataset是自定义的数据集类MyDataset的实例，args.root和args.txtpath是数据集的根目录和标签文件路径。train_loader和test_loader是PyTorch的DataLoader类的实例，用于批量加载数据。

接下来，代码定义了一个字典models，其中包含了一个模型类CNN。这个字典可以用于根据模型名称获取对应的模型。

然后，代码使用训练集数据训练模型，并使用测试集数据测试模型。在测试模型时，代码还计算了混淆矩阵，并绘制了混淆矩阵的热力图。同时，代码还计算了模型的准确率、精确率、NAR和F1_score，并打印出来。

最后，代码使用循环计算了每个类别的精确率、NAR和F1_score，并打印出来。