tensorflow 使用flags定义命令行参数，TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

转载：https://blog.youkuaiyun.com/leiting_imecas/article/details/72367937

tf定义了tf.app.flags，用于支持接受命令行传递参数，相当于接受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',"descrip1")
tf.app.flags.DEFINE_integer('int_name', 10,"descript2")
tf.app.flags.DEFINE_boolean('bool_name', False, "descript3")

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

#必须带参数，否则：'TypeError: main() takes no arguments (1 given)';   main的参数名随意定义，无要求
def main(_):  
    print(FLAGS.str_name)
    print(FLAGS.int_name)
    print(FLAGS.bool_name)

if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()  #执行main函数

执行：

[root@AliHPC-G41-211 test]# python tt.py
def_v_1
10
False
[root@AliHPC-G41-211 test]# python tt.py --str_name test_str --int_name 99 --bool_name True
test_str
99
True

 

转载：https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/9719580.html

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

TensorFlow tf.app argparse 

tf.app.flags

下面介绍 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，其实也就可以理解成对argparse库进行的封装，示例代码如下

1. #coding:utf-8 
2.  
3. # 学习使用 tf.app.flags 使用，全局变量 
4. # 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 
5. # 若 python app_flags.py --train_data_path <绝对路径 train.txt> --max_sentence_len 100 
6. # --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 
7.  
8. import tensorflow as tf 
9.  
10. FLAGS = tf.app.flags.FLAGS 
11.  
12. # tf.app.flags.DEFINE_string("param_name", "default_val", "description") 
13. tf.app.flags.DEFINE_string("train_data_path", "/desktop/train.txt", "training data dir") 
14. tf.app.flags.DEFINE_string("log_dir", "./logs", " the log dir") 
15. tf.app.flags.DEFINE_integer("max_sentence_len", 80, "max num of tokens per query") 
16. tf.app.flags.DEFINE_integer("embedding_size", 50, "embedding size") 
17.  
18. tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.001, "learning rate") 
19.  
20.  
21. def main(unused_argv): 
22. train_data_path = FLAGS.train_data_path 
23. print("train_data_path", train_data_path) 
24. print("*" * 30) 
25. max_sentence_len = FLAGS.max_sentence_len 
26. print("max_sentence_len", max_sentence_len) 
27. print("*" * 30) 
28. embdeeing_size = FLAGS.embedding_size 
29. print("embedding_size", embdeeing_size) 
30. print("*" * 30) 
31. abc = tf.add(max_sentence_len, embdeeing_size) 
32.  
33. init = tf.global_variables_initializer() 
34.  
35. with tf.Session() as sess: 
36. sess.run(init) 
37. print("abc", sess.run(abc)) 
38.  
39. # 使用这种方式保证了，如果此文件被其他文件 import的时候，不会执行main 函数 
40. if __name__ == '__main__': 
41. tf.app.run() # 解析命令行参数，调用main 函数 main(sys.argv) 
42.  
43.