tf.app.flags.DEFINE_string()和tf.app.flags.FLAGS和tf.app.run()

2024-06-30 04:48:17

tf.app.flags

tf.app.flags主要用于处理命令行参数的解析工作，其实可以理解为一个封装好了的argparse包（argparse是一种结构化的数据存储格式，类似于Json、XML）。

首先我们通过tf.app.flags来调用这个flags.py文件，这样我们就可以用flags.DEFINE_interger/float()来添加命令行参数，而FLAGS=flags.FLAGS可以实例化这个解析参数的类从对应的命令行参数取出参数。
新建test.py文件，并输入如下代码，代码的功能是创建几个命令行参数，然后把命令行参数输出显示

import tensorflow as tf  flags = tf.app.flags
flags.DEFINE_string('data_dir', '/tmp/mnist', 'Directory with the MNIST data.')
flags.DEFINE_integer('batch_size', 5, 'Batch size.')
flags.DEFINE_integer('num_evals', 1000, 'Number of batches to evaluate.')
FLAGS = flags.FLAGSprint(FLAGS.data_dir, FLAGS.batch_size, FLAGS.num_evals)

在命令行中输入test.py -h就可以查看帮助信息，也就是Directory with the MNIST data.，Batch size和Number of batches to evaluate这样的消息。
在命令行中输入test.py --batchsize 10就可以将batch_size的值修改为10！

tf.app.run()

该函数一般都是出现在这种代码中：

if __name__ == '__main__':tf.app.run()

上述第一行代码表示如果当前是从其它模块调用的该模块程序，则不会运行main函数！而如果就是直接运行的该模块程序，则会运行main函数。

flags_passthrough=f._parse_flags(args=args)这里的parse_flags就是我们tf.app.flags源码中用来解析命令行参数的函数。所以这一行就是解析参数的功能；

下面两行代码也就是tf.app.run的核心意思：执行程序中main函数，并解析命令行参数！

作者：DDM_dl
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