TensorFlow 中 tf.app.flags.FLAGS 的用法介绍

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。

#coding:utf-8
 
# 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里面设置的默认设置
# 若 python app_flags.py --train_data_path <绝对路径 train.txt> --max_sentence_len 100
#    --embedding_size 100 --learning_rate 0.05  代码再执行的时候将会按照上面的参数来运行程序
 
import tensorflow as tf
 
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
 
# tf.app.flags.DEFINE_string("param_name", "default_val", "description")
tf.app.flags.DEFINE_string("train_data_path", "/home/yongcai/chinese_fenci/train.txt", "training data dir")
tf.app.flags.DEFINE_string("log_dir", "./logs", " the log dir")
tf.app.flags.DEFINE_integer("max_sentence_len", 80, "max num of tokens per query")
tf.app.flags.DEFINE_integer("embedding_size", 50, "embedding size")
tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.001, "learning rate")
 
def main(unused_argv):
    #注意：这里的FLAGS.train_data_path已经是更新过的了
    train_data_path = FLAGS.train_data_path
    print("train_data_path", train_data_path)
    max_sentence_len = FLAGS.max_sentence_len
    print("max_sentence_len", max_sentence_len)
    embdeeing_size = FLAGS.embedding_size
    print("embedding_size", embdeeing_size)
    abc = tf.add(max_sentence_len, embdeeing_size)
 
    init = tf.global_variables_initializer()
 
    #with tf.S