importargparsedefparse_args():parser=argparse.ArgumentParser(description="Run GMF.")parser.add_argument('--path',nargs='?',default='Data/',help='Input data path.')parser.add_argument('--dataset',nargs='?',default='ml-1m',help='Choose a dataset.')parser.add_argument('--epochs',type=int,default=20,help='Number of epochs.')parser.add_argument('--batch_size',type=int,default=256,help='Batch size.')parser.add_argument('--test_batch_size',type=int,default=100,help='Batch size.')parser.add_argument('--num_factors',type=int,default=8,help='Embedding size.')parser.add_argument('--num_users',type=int,default=6040,help='num_users')parser.add_argument('--num_items',type=int,default=3706,help='num_users')parser.add_argument('--num_neg',type=int,default=4,help='Number of negative instances to pair with a positive instance.')parser.add_argument('--lr',type=float,default=0.001,help='Learning rate.')parser.add_argument('--train_data_path',type=str,default="Data/train_data.csv",help='train_data_path')parser.add_argument('--test_data_path',type=str,default="Data/test.txt",help='train_data_path')parser.add_argument('--model_dir',type=str,default="model_dir",help='model_dir.')parser.add_argument('--use_gpu',type=int,default=0,help='use_gpu')parser.add_argument('--GMF',type=int,default=0,help='GMF')parser.add_argument('--MLP',type=int,default=0,help='MLP')parser.add_argument('--NeuMF',type=int,default=0,help='NeuMF')parser.add_argument('--layers',nargs='?',default=[64,32,16,8],help="MLP layers. Note that the first layer is the concatenation of user and item embeddings. So layers[0]/2 is the embedding size.")returnparser.parse_args()