tf.app.flags

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
### 回答1: 这行代码是在使用 TensorFlow 的 Python API 中引入 `tf.app.flags` 模块,并将其赋值给变量 `flags`。 但是,这行代码本身并没有错误。要确定问题的原因,需要查看完整的代码,以及 Python 的错误消息堆栈跟踪(如果有的话)。通常,这些信息可以提供有关代码中出现问题的上下文详细信息。 ### 回答2: flags = tf.app.flags 错误是因为在TensorFlow 2.0版本中,tf.app.flagstf.compat.v1.flags替换掉了。在新的版本中,我们应该使用tf.compat.v1.flags定义FLAGS变量,来接收命令行参数。 解决这个错误的方法是将tf.app.flags改为tf.compat.v1.flags,并修改其他使用该flags变量的部分代码。 例如: ```python import tensorflow as tf flags = tf.compat.v1.flags.FLAGS # 更改代码中的flags相关操作 def main(_): # 使用FLAGS变量 print(flags.FLAG_VALUE) if __name__ == "__main__": # 解析命令行参数 tf.compat.v1.app.run() ``` 这样就可以解决flags = tf.app.flags 错误,并在TensorFlow 2.0版本中正确地使用tf.compat.v1.flags。 ### 回答3: 在TensorFlow中,我们可以使用`tf.app.flags`来定义处理命令行参数。这个模块提供了一个全局的命名空间,可以在代码中方便地访问命令行参数。 然而,`flags = tf.app.flags`这行代码是错误的。这是因为在TensorFlow 2.0版本及以上的版本中,`tf.app.flags`已经被废弃,并且不再包含在TensorFlow的API中。官方推荐使用`argparse`模块或`absl_flags`模块来管理命令行参数。 如果你想在TensorFlow 2.0及以上版本中处理命令行参数,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入`argparse`模块: `import argparse` 2. 创建一个`ArgumentParser`对象:`parser = argparse.ArgumentParser()` 3. 添加命令行参数:`parser.add_argument("--flag_name", type=data_type, default=default_value, help="help message")` 4. 解析命令行参数:`args = parser.parse_args()` 5. 使用命令行参数:`flag_value = args.flag_name` 这样,你就可以通过`args.flag_name`来访问命令行参数的值了。并且在TensorFlow 2.0及以上版本中,推荐使用这种方式来处理命令行参数。
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