Tensorflow 中的tf.flags的作用

最新推荐文章于 2023-10-20 09:15:23 发布

烈士和小丑

最新推荐文章于 2023-10-20 09:15:23 发布

阅读量409

点赞数

分类专栏：学习记录

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38072717/article/details/104622815

版权

3 篇文章

订阅专栏

本文深入解析tf.flags模块在TensorFlow项目中的作用，详细介绍了如何使用tf.flags.DEFINE_integer定义可从命令行调整的整型变量，从而实现方便快捷的参数调试。通过一个示例程序，展示了如何在不修改源码的情况下，直接在命令行修改变量值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 Introduction

经常会在开源代码中看到tf.flags的出现，之前一直不明所以，现在终于懂了。特记录于此，以供参考。

tf.flags.DEFINE_integer(‘变量名’, ‘变量值’, ‘说明文字’)是用于定义变量的。如参数列表中的中文可知，其中第一个参数是定义变量的名字，第二个参数是定义变量的值，第三个参数通常是一段说明文字，并且DEFINE_integer表明定义的是一个整型变量。

那为何又要这样不嫌麻烦的来定义变量呢？其实这样定义的变量有一个好处，那就是可以直接从命令行修改变量的值，方便调试实验的参数，而不需要在源码中修改参数的值。

举个栗子：
程序example.py的代码如下：

import tensorflow as tf
FLAGS = tf.flags.FLAGS

tf.flags.DEFINE_integer('num', 100, 'just a number')

print(FLAGS.num)

直接运行代码，输出的是变量num的值100。但是在python终端运行如下命令：python example.py \ -num 50
将得到50的结果。请看图：
在这里插入图片描述
就是可以直接在命令行中调试实验参数。嘿嘿，这下懂了吧。