关于tensorflow中tf.app.run()的描述

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本文提供了两个来自 优快云 的博客示例链接，涉及信息技术领域的相关内容，可供读者参考学习。

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tensorflow学习：tf.app.run()函数
florrie
11-04 5313
tensorflow中的tf.app.run()函数 转载需要注明出处！ # 省略import if __name__ = '__main__': tf.app.run() tf.app.run() 是函数入口，类似于c++中的main() 根据run(）函数的源码描述，一般来说，运行一个程序是需要main函数作为入口的，同时都附带了参数argv是用来接收用户输入的，而在tensorflow...
TensorFlow 中 tf.app.flags.FLAGS 的用法介绍
lyb3b3b的专栏
09-06 7477
说道命令行参数解析，就不得不提到 python 的 argparse 模块，详情可参考博主之前的一篇博客：python argparse 模块命令行参数解析。在阅读相关工程的源码时，很容易发现 tf.app.flags 模块的身影。其作用与 python 的 argparse 类似。 一、tf.app.flags.FLAGS 例子1： 新建一个名为：app_flags.py 的文件。 #......
tensorflow2：tf.app.run()
weixin_33895475的博客
06-14 627
在很多TensorFlow公布的Demo中，都有这样的代码存在，如下，这是干什么的呢？ if __name__ == "__main__": tf.app.run() 我们来看一下源代码： # tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_app.py # Copyright 2015 Google ...
TensorFlow插曲之 tf.app.run()
Suan2014的博客
07-28 6426
学习TensorFlow程序代码时，很多时候可以看到tf.app.run()，下面讲一下该函数的作用和用法。 1 函数原型 run(main=None, argv=None) Runs the program with an optional 'main' function and 'argv' list. 2 作用 通常用此函数解析命令行后，运行main函数 3
tf.app.run()
苦逼的程序猿
08-11 2894
机制 TensorFlow定义了tf.app.flags，用于支持接受命令行传递参数。tf.app.run() 是函数入口，类似于c++中的main()，一般来说，程序运行需要main函数作为入口的，同时都附带了参数argv是用来接收用户输入的，tensorflow这里，tf.app.run() 就相当于这个main() 函数，而且还能解析参数。 Tensorflow参数接口 # -*- coding:utf-8 -*- # test.py import tensorflow as ...
tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]])
weixin_38208741的博客
05-17 2682
用tensorflow测试图像分类的时候，出现下面的问题， 观察上面的问题我们可以发现。问题是由于： 主要线索是错误提示： TypeError: run() got an unexpected keyword argument 'argv' 目测应该是你的tensorflow版本问题。 在r0.11及以前的版本里， tf.app.run： def run(mai
tensorflow中tf.app.run()的含义
u013171318的博客
06-26 3010
今天在学习 mnist 代码的时候，看到主函数中有如下的代码： FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args() tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) 第一行的含义是对运行命令行时传进来的参数进行解析，如果传进来的参数是之前被add到parser中的，则被传给FLAGS，否则讲传给unpa
Tensorflow入门笔记——tf.app.run()用法介绍
Jane的博客
03-08 885
tf.app.run() ：该函数是用来处理flag解析，然后执行main函数 源码参考：https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53262612 Tensorflow的程序中，在main函数下，都是使用 tf.app.run() 来启动 if __name__ == "__main__": tf.app.run() 如果代...
tf.app.run(main)报错
KEE_HA的博客
12-17 5166
文章目录解决方法问题原因 解决方法 报错内容： Traceback (most recent call last): File "main.py", line 376, in <module> tf.app.run(main) # 首先处理flag解析（命令行参数解析），然后执行main函数 File "/root/anaconda3/lib/python3.6/si...
tf.app.run
yuayi521的专栏
08-02 2660
tf.app.run()是做什么的？if __name__ == "__main__": tf.app.run() 可以看一下/usr/local/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py的源码def run(main=None, argv=None): """Runs the
tensorflow学习笔记十四：tensorflow中的tf.app.run()
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xiaopihaierletian的博客
03-17 1万+
在上一篇文章中看到源代码，有些疑惑，tf.app.run（）原理，这篇我看了一下原理。 1、tensorflow的程序中,在main函数下,都是使用tf.app.run()来启动 [python] view plain copy   if __name__ == "__main__":     tf.app.run()   2、查
tf.app
weixin_36670529的博客
09-09 1284
Generic entry point script. Functions run(...): Runs the program with an optional 'main' function and 'argv' list. tf.app.run Runs the program with an optional 'main' function and 'argv' list. Al...
理解tf.app.run()
python
08-07 4776
在程序中经常看见： if name == ‘main’: tf.app.run() 其中if name == ‘main’:的意思是当别的程序调用
【转】【Tensorflow】tf.app.run()与命令行参数解析
ai_1046067944的专栏
02-01 495
转载于 http://blog.csdn.net/TwT520Ly https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/79759448、 tf.app.run() 首先给出一段常见的代码： if __name__ == '__main__': tf.app.run() 找到Tensorflow中关于上述函数run()的源码： def...
tensorflow 9. 参数解析和经典入口函数tf.app.run
yuanlulu的博客
10-07 2402
概述 本文总结两种参数解析的接口，一种是python的参数解析包自带的功能，使用时需要import argparse。另一类是tensorflow自带的功能，解析时import tensorflow就行了。 python中的参数解析 parse_known_args的例子 tensorflow下的一个例子 tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_deep...
tf.logging.set_verbosity()和tf.app.run()
shuijinghua的博客
06-19 395
用法如下 tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)#将日志级别设置为info,也可以设置为ERROR定义在：tensorflow/python/platform/tf_logging.py.，用于设置将记录哪些消息的阈值. tf.app.run(main)#执行程序中main函数，并解析命令行参数！所以写成tf.app.run()也可以 ...
深入理解tf.app.run()
约瑟夫游戏博客
12-02 1116
本文链接： 转自博主：非常感谢hhycsdn博主 在tensorflow程序中经常看到如下代码： if __name__ == '__main__': tf.app.run() 其中if name == ‘main’:的意思是当别的程序调用此程序模块的时候不运行main函数；当直接运行此程序模块的时候，会运行main函数。 tf.app.run()分为两个部分，看源码： def run...
tensorflow 2中运行tf.app.run出错
最新发布
03-28
<think>好的，我现在要解决用户的问题：在TensorFlow 2中使用tf.app.run时出现错误，需要找到解决方案。首先，我需要回忆一下TensorFlow 1.x和2.x之间的主要区别。TensorFlow 2.x默认启用了Eager Execution，并且移除了许多1.x中的API，将它们移到compat.v1模块下。所以，当用户从1.x升级到2.x时，如果代码没有更新，就会出现类似tf.app.run这样的错误，因为tf.app可能在2.x中不存在了。 根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]和[2]，解决方案通常是导入compat.v1模块，并禁用Eager Execution。比如，用户需要将import tensorflow as tf替换为import tensorflow.compat.v1 as tf，然后调用tf.disable_eager_execution()。此外，引用[4]提到可能需要降级到TensorFlow 1.x版本，但这是不推荐的，因为2.x有更多改进。 接下来，我需要验证这些步骤是否正确。首先，导入compat.v1可以访问旧版的API，这样tf.app.flags应该可用。然后，禁用Eager Execution可能对某些旧代码是必要的。另外，用户可能需要使用tf.app.run()来运行主函数，这在2.x中需要显式地通过compat.v1来调用。 另外，引用[3]提到tf.global_variables_initializer在2.x中的问题，解决方法也是使用compat.v1，这进一步支持了同样的方法适用于tf.app.run的问题。同时，用户可能需要调整flags的定义方式，例如使用tf.compat.v1.flags而不是tf.app.flags。 总结解决方案的步骤应该是： 1. 替换导入语句，使用compat.v1。 2. 禁用Eager Execution。 3. 修改flags的定义方式。 4. 确保主函数正确传递给tf.app.run()。 5. 作为替代方案，考虑升级代码到TensorFlow 2.x的推荐方式，比如使用argparse代替tf.app.flags。 需要注意的是，如果用户不想修改太多代码，降级到TensorFlow 1.x（如引用[4]提到的）也是一种方法，但长期来看迁移到2.x更好。 现在，我需要将这些步骤清晰地呈现给用户，确保结构符合要求，使用中文，正确引用提供的资料，并生成相关问题。同时，确保LaTeX格式正确，没有语法错误，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。</think>在TensorFlow 2.x中，`tf.app.run`相关错误通常是由于版本不兼容引起的。以下是具体解决方案： --- ### **原因分析** TensorFlow 2.x移除了`tf.app`模块的部分功能（如`flags`和`run`）[^1][^2]。若代码基于TensorFlow 1.x编写，直接运行会触发`AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'app'`。 --- ### **解决方案** #### 方法1：通过`compat.v1`兼容旧版API 1. **修改导入语句** 将`import tensorflow as tf`替换为`import tensorflow.compat.v1 as tf`，并禁用Eager Execution： ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_eager_execution() # 禁用Eager Execution以兼容旧代码[^1][^3] ``` 2. **调整`flags`定义** 使用`tf.compat.v1.flags`替代`tf.app.flags`： ```python FLAGS = tf.compat.v1.flags.FLAGS ``` 3. **运行主函数** 保留原有的`tf.app.run()`逻辑： ```python if __name__ == "__main__": tf.app.run() # 需要主函数接受参数 ``` --- #### 方法2：升级代码至TensorFlow 2.x风格 1. **使用`argparse`替代`tf.app.flags`** TensorFlow 2.x推荐使用Python标准库`argparse`定义命令行参数： ```python import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--param", type=int, default=0) FLAGS = parser.parse_args() ``` 2. **移除`tf.app.run()`依赖** 直接调用主函数： ```python if __name__ == "__main__": main() # 手动调用主函数 ``` --- #### 方法3：降级至TensorFlow 1.x（不推荐） 若需快速运行旧代码，可安装TensorFlow 1.x版本（如1.15）： ```bash pip install tensorflow==1.15 ``` 但长期建议迁移到TensorFlow 2.x以支持新特性[^4][^5]。 --- ### **关键区别说明** | 功能 | TensorFlow 1.x | TensorFlow 2.x兼容模式 | TensorFlow 2.x原生模式 | |----------------|-------------------------------|-------------------------------|---------------------------| | 命令行参数 | `tf.app.flags` | `tf.compat.v1.flags` | `argparse` | | 执行模式 | Graph模式 | Graph模式（需禁用Eager） | Eager Execution | | 初始化操作 | `tf.global_variables_initializer()` | `tf.compat.v1.global_variables_initializer()` | 自动初始化 | ---
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