tf.app.flags
tf.app.flags defines some parameter. A simple example:
import tensorflow as tf
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.')
tf.app.flags.DEFINE_string('train_dir', 'tmp/train/', 'Directory where to write event logs and checkpoint.')
tf.app.flags.DEFINE_integer('max_steps', 700, 'Number of batches to run.')
tf.app.flags.DEFINE_boolean('log_device_placement', False, 'Whether to log device placement.')
print(FLAGS.max_steps)
or
from tensorflow import flags
flags.DEFINE_float('threshold', 0.1, 'detection threshold')
flags.DEFINE_string('model', 'cnn', 'configuration of choice')
flags.DEFINE_string('trainer', 'rmsprop', 'training algorithm')
FLAGS = flags.FLAGS
print(FLAGS.threshold)
[root@...]# python test.py --threshold 10e-2 --model mlp
本文介绍如何使用TensorFlow的tf.app.flags模块定义和管理命令行参数。通过几个简单示例展示了如何定义不同类型的参数,如浮点数、字符串、整数和布尔值,并演示了如何在脚本中访问这些参数。
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