text: import sys
  import argparse
  import pprint
  
  
  def load_arguments():
      argparser = argparse.ArgumentParser(sys.argv[0])
  
      argparser.add_argument('--train',
              type=str,
              default='')
      argparser.add_argument('--dev',
              type=str,
              default='')
      argparser.add_argument('--test',
              type=str,
              default='')
      argparser.add_argument('--online_testing',
              type=bool,
              default=False)
      argparser.add_argument('--output',
              type=str,
              default='')
      argparser.add_argument('--vocab',
              type=str,
              default='')
      argparser.add_argument('--embedding',
              type=str,
              default='')
      argparser.add_argument('--model',
              type=str,
              default='')
      argparser.add_argument('--load_model',
              type=bool,
              default=False)
  
      argparser.add_argument('--batch_size',
              type=int,
              default=64)
      argparser.add_argument('--max_epochs',
              type=int,
              default=20)
      argparser.add_argument('--steps_per_checkpoint',
              type=int,
              default=1000)
      argparser.add_argument('--max_seq_length',
              type=int,
              default=20)
      argparser.add_argument('--max_train_size',
              type=int,
              default=-1)
  
      argparser.add_argument('--beam',
              type=int,
              default=1)
      argparser.add_argument('--dropout_keep_prob',
              type=float,
              default=0.5)
      argparser.add_argument('--n_layers',
              type=int,
              default=1)
      argparser.add_argument('--dim_y',
              type=int,
              default=200)
      argparser.add_argument('--dim_z',
              type=int,
              default=500)
      argparser.add_argument('--dim_emb',
              type=int,
              default=100)
      argparser.add_argument('--learning_rate',
              type=float,
              default=0.0005)
      #argparser.add_argument('--learning_rate_decay',
      #        type=float,
      #        default=0.5)
      argparser.add_argument('--rho',                 # loss_rec + rho * loss_adv
              type=float,
              default=1)
      argparser.add_argument('--gamma_init',          # softmax(logit / gamma)
              type=float,
              default=0.1)
      argparser.add_argument('--gamma_decay',
              type=float,
              default=1)
      argparser.add_argument('--gamma_min',
              type=float,
              default=0.1)
      argparser.add_argument('--filter_sizes',
              type=str,
              default='1,2,3,4,5')
      argparser.add_argument('--n_filters',
              type=int,
              default=128)
  
      args = argparser.parse_args()
  
      print('------------------------------------------------')
      pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)
      pp.pprint(vars(args))
      print('------------------------------------------------')
  
      return args
  