tensorflow命令行传参

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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow 深度学习 ubuntu

于 2017-07-07 11:11:37 首次发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dlhlSC/article/details/74627152

tensorflow 专栏收录该内容

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本文介绍了一个使用TensorFlow库定义并读取命令行参数的简单示例。通过此示例，读者可以了解如何利用tf.app.flags.DEFINE_string定义字符串类型的命令行参数，并通过FLAGS获取该参数的值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tensorflow通过命令行传入参数示例代码如下：

import tensorflow as tf
FLAGS=tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_string('demo','','This is a demo to know how to use tf.app.flag.FLAGS')
print(FLAGS.demo)

最后打开Ubuntu系统命令行，输入

python3 flags.py --demo='show_demo_FLAGS'

输出如下

show_demo_FLAGS

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01-Unity 传参并调用python，将结果显示在UnityUI界面

weixin_71548304的博客

05-14

1187

本文介绍了如何在Unity 2022.3.55中调用Python脚本，并展示了实现过程。首先，确保Unity和Python通过Windows防火墙允许通信。Python脚本通过命令行接收两个整数参数并返回它们的和。在Unity中，使用C#代码通过ProcessStartInfo对象启动Python进程，传递参数并读取输出结果。关键步骤包括设置Python解释器和脚本路径，以及处理标准输出和错误输出。通过这种方式，Unity可以成功调用Python脚本并获取计算结果。

python-tensorflow(1)C3D代码解析

liudiudiu

09-12

5362

执行main函数之前首先进行flags的解析，也就是说TensorFlow通过设置flags来传递tf.app.run()所需要的参数，我们可以直接在程序运行前初始化flags，也可以在运行程序的时候设置命令行参数来达到传参的目的。- # 学习使用 tf.app.flags 使用，全局变量 - # 可以再命令行中运行也是比较方便，如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默认程序

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TensorFlow之命令行参数

健身房

06-17

297

TensorFlow定义了tf.app.flags(也可以用它的别名tf.flags)，用于支持接受命令行传递参数，相当于接收argv： import tensorflow as tf # 第一个是参数名称，第二个参数是默认值，第三个是参数描述 tf.app.flags.DEFINE_string('str_name', 'def_v_1', "descript1") tf.app.flags.DEFINE_integer('int_name', 10, "descript2") tf.app.fla

TensorFlow 之命令行参数

ilove_itachi的博客

07-20

3521

TensorFlow项目例子中经常出现tf.app.flags，它支持应用从命令行接受参数，可以用来指定集群配置等。

【tensorflow】命令行参数解析

PartyPartyAnimal的博客

08-01

609

1. tf.app.flags，用于支持接受命令行传递参数 import tensorflow as tf #第一个是参数名称，第二个参数是默认值，第三个是参数描述 tf.app.flags.DEFINE_string('str_name', 'def_v_1',"descrip1") tf.app.flags.DEFINE_integer('int_name', 10,"descript2...

【TensorFlow】TensorFlow命令行下执行程序时传递参数

xiaohe9275的博客

11-19

177

tensorflow命令行下执行程序时传递参数 tf.app.flags.FLAGS 的使用，主要是在用命令行执行程序时，需要传些参数。新建一个.py文件，代码如下： import tensorflow as tf #第一个是参数名称，第二个参数是默认值，第三个是参数描述 tf.app.flags.DEFINE_i...

五、tensorflow之传入值（placeholder）

paranoid_CNN的博客

10-18

1167

placeholder，顾名思义，就是一个储存东西的地方，这样的定义有点像变量variable，但他和变量完全不一样，因为每次要用，必须要和搭配字典传入新值后才能激活，不需要初始化。下面代码例子：计算两个数相乘import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float

命令行运行Python脚本时传入参数的三种方式详解

01-01

这三种格式对应不同的参数解析方式，分别为sys.argv, argparse, tf.app.run, 前两者是python自带的功能，最后一个是tensorflow提供的便捷方式(只是在命令行执行时看上去跟第二个相同，源码部分的区别见下)。...

基于tensorflow搭建简单的神经网络进行宝可梦识别

07-11

【作品名称】：基于tensorflow搭建简单的神经网络进行宝可梦识别【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶... 运行时需要命令行传参，两个参数按顺序分别为训练集文件夹名和模型名，本项目中即 python

TensorFlow之placeholder传入值

weixin_40849273的博客

07-20

2374

placeholder：placeholder 这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量. Tensorflow 如果想要从外部传入data, 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}...

Tensorflow 入门一（安装配置，会话控制，变量常量，传入值）

新手村

10-26

3422

Tensorflow： TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，主要是深度神经网络模型。也是一时兴起开始学习这玩意，走到哪，博客写到哪里，全当记录。主要参考资料一方面是0.8.0版极客学院翻译版资料，另一方面是油管上周莫烦的视频资料（附上地址：https://www.youtube.com/user/MorvanZhou/featured）

命令行运行Python脚本时传入参数的三种方式

fanjint的博客

11-11

358

转自：https://blog.csdn.net/weixin_35653315/article/details/72886718 三种常用的方式如果在运行python脚本时需要传入一些参数，例如gpus与batch_size，可以使用如下三种方式。 python script.py 0,1,2 10 python script.py -gpus=0,1,2 --batch-size=10 ...

TensorFlow的数据和参数的输入及变量存储

08-10

1879

假如我想使用一个空的tensor呢？这就需要用到tf.placeholder() 和 feed_dict 。 tf.placeholder() 在TensorFlow（后文简称TF）中，数据并不会保存为 integer, float, 或 string. 这些值都封装在 tensor 对象中，因此不能直接定义并使用一个变量例如x，因为你设计的模型可能需要受不同的数据集与不同的参数

tensorflow实例(3)--传入量的定义与使用

雨落那秋林

12-22

336

TensorFlow 还提供了传入量(feed) 机制可以在 run时直接插入一个参数值，这个值只有在调用它时有效,方法结束，传入量就会消失

tensorflow载入数据的三种方式

shiyutianming的博客

04-23

203

转https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53376802

Tensorflow 命令行参数定义tf.flags和tf.app.flags

woshiliulei0的专栏

07-31

843

一、版本 [tensorflow1.10 到 tensorflow1.13] 中都有 tf.flags和tf.app.flags [tensorflow1.14 到 tensorflow1.15] 以及 tensorflow2.0不在有了二、作用 Tensorflow 采用tf.app.flags 来进行命令行参数传递. 如 - flags_test.py import tensorflow as tf flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS # Setti

tf.app.flags()和tf.flags()的用法及区别

凝眸伏笔的博客

03-08

1875

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）。跟它配合使用的还有一个tf.app.run()函数，它的核心意思：执行程序中main函数，并解析命令行参数。问题现场： tf.app.flags()和tf.flags()定义了变量后，输出没啥区别，并且可以在终端运行时，传入参数，也都可以更新默认参数，有什么区别？ import tensorflow as tf #第一.

tensorflow.keras损失函数的标准格式及包装（损失函数传参方法）

豆芽菜

02-09

2664

tensorflow.keras官方标准格式的损失函数包括损失函数本身和一个包装函数，使用时可以直接使用损失函数本身。以tensorflow_core/python/keras/losses.py（tf1.15）中的交叉熵损失函数为例，包括损失函数本身categorical_crossentropy和包装函数CategoricalCrossentropy，包装函数本身参数更多，例如reduction，并实现对y_true和y_pred参数的包装。在使用时，不带参数时，可以...

tensorflow的三种数据输入

陶将的博客

08-22

7852

tensorflow的数据读取一共有三种方式供给数据（Feeding）：在Tensorflow程序运行的每一步，让python代码来供给数据从文件读取数据：在tensorflow图的起始，让一个输入管线从文件中读取数据预加载数据：在tensorflow图中定义常量或变量来保存所有数据（仅仅适用于数据量比较小的情况）供给数据 tensorflow的数据供给机制允许你在tensorfl...

狗狗识别python代码

最新发布

04-10

### 狗狗识别的Python代码示例以下是基于TensorFlow和Keras实现狗狗识别的两种方法： #### 方法一：使用TensorFlow进行狗狗识别通过加载预训练模型并对自定义数据集进行微调，可以完成狗狗品种分类的任务。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout # 数据增强与预处理 datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, validation_split=0.2 ) train_generator = datagen.flow_from_directory( 'dataset/train', target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical', subset='training' ) validation_generator = datagen.flow_from_directory( 'dataset/train', target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical', subset='validation' ) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D((2, 2)), Flatten(), Dense(512, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(len(train_generator.class_indices), activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit( train_generator, epochs=20, validation_data=validation_generator ) ``` 此代码展示了如何构建一个简单的CNN模型来对狗狗图片进行分类[^1]。 --- #### 方法二：使用Keras中的ResNet50预训练模型利用Keras库中的ResNet50模型可以直接对狗狗图片进行识别。 ```python from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np def recognize_dog(img_path): # 加载预训练的ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet') # 加载并调整图片大小 img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) # 转换为NumPy数组 x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) # 进行预测 preds = model.predict(x) results = decode_predictions(preds, top=3)[0] # 输出预测结果 for result in results: print(f"{result[1]}: {result[2]*100:.2f}%") # 测试函数 recognize_dog('path/to/your/dog_image.jpg') ``` 这段代码实现了通过ResNet50模型对单张图片进行狗狗种类识别的功能[^2]。 --- ### 版本兼容性注意事项在实际应用中需要注意Python版本、CUDA版本以及cuDNN版本之间的匹配问题。如果不注意这些依赖关系可能会导致程序运行异常或输出乱码等问题[^3]。 --- ### 参数化脚本运行方式为了方便批量测试多张图片或者调整超参数设置，可以通过命令行传参的方式执行上述脚本。例如，在`retrain_new.py`文件末尾加入以下内容即可支持带参数运行[^4]: ```python if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--image_path', type=str, required=True, help="Path to the test image.") args = parser.parse_args() recognize_dog(args.image_path) ``` 随后可通过终端指令指定待检测图片路径: ```bash python script_name.py --image_path=path/to/image.jpg ``` --- ### 总结以上提供了两种主流框架下实现狗狗识别的具体方案，并附有详细的代码片段供参考。无论是初学者还是有一定经验的研究者都可以从中找到适合自己的解决方案。