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--- params.yaml ---
path: dataset-landscape-main/seg_train
image_size: [100, 100]
learning_rate: 0.0001

--- cli.py ---
from argparse import ArgumentParser
from pathlib import Path

from dvc.api import params_show

from .training import train

def main() -> None:
  ### Option 1
  # parser = ArgumentParser("tp-compression")
  # parser.add_argument("path", help="Chemin du jeu de données")
  # parser.add_argument("image_size", type=int, nargs=2, help="Taille de destination des images")
  # parser.add_argument("learning_rate", type=float, help="Taille du pas d'apprentissage")
  # args = parser.parse_args()
  # train(Path(args.path), tuple(args.image_size), args.learning_rate)

  ### Option 2
  content = params_show(stages="train")
  train(Path(content["path"]), content["image_size"], content["learning_rate"])

--- Deux premières lignes de training.py ---
from .preprocessing import get_images  # À modifier en fonction de votre organisation de code
from .model import get_lenet  # À modifier en fonction de votre organisation de code