TensorFlow中的tf.app.flags使用

最新推荐文章于 2022-09-08 15:04:19 发布

原创最新推荐文章于 2022-09-08 15:04:19 发布 · 982 阅读

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本文介绍了使用TensorFlow进行参数配置的方法，包括定义不同类型的参数及其含义，并演示了两种访问这些参数的方式。

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import tensorflow as tf
#参数说明  (变量名，值，说明)
tf.app.flags.DEFINE_string(
    'master', 'variable', 'The address of the TensorFlow master to use.')

tf.app.flags.DEFINE_integer(
    'worker_replicas', 1, 'Number of worker replicas.')

tf.app.flags.DEFINE_float(
    'weight_decay', 0.00004, 'The weight decay on the model weights.')

tf.app.flags.DEFINE_boolean(
    'clone_on_cpu', False,'Use CPUs to deploy clones.')

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

print(FLAGS.master)
print(FLAGS.worker_replicas)
print(FLAGS.weight_decay)
print(FLAGS.clone_on_cpu)

'''
  输出结果:
        variable
        1
        4e-05
        False
'''


'''
    访问方式1：
        需要改变的参数值的需要用--变量名=value
        python3 flags.py --master=123  --worker_replicas=3
    访问方式2：
        直接运行,进行操作

'''