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Tensorflow使用flags定义命令行参数详解

【Tensorflow使用flags定义命令行参数详解】TensorFlow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，详细用法请看代码中的注释

例一：
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()#tf.app.run()的作用：先处理flag解析，然后执行main函数，


例二：
import tensorflow as tf
flags = tf.flags #flags是一个文件：flags.py，用于处理命令行参数的解析工作
logging = tf.logging

#调用flags内部的DEFINE_string函数来制定解析规则
flags.DEFINE_string("para_name_1","default_val", "description")
flags.DEFINE_bool("para_name_2","default_val", "description")

#FLAGS是一个对象，保存了解析后的命令行参数
FLAGS = flags.FLAGS

def main(_):
FLAGS.para_name #调用命令行输入的参数

if __name__ == "__main__": #使用这种方式保证了，如果此文件被其它文件import的时候，不会执行main中的代码

tf.app.run() #解析命令行参数，调用main函数 main(sys.argv)
'''
调用方法，在命令行窗口中输入：
~/ python script.py --para_name_1=name --para_name_2=name2
# 不传的话，会使用默认值
'''

例三：
#coding:utf-8
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/feige", "training data dir")
tf.app.flags.DEFINE_string("log_dir", "./logs", " the log dir")
tf.app.flags.DEFINE_integer("train_batch_size", 128, "batch size of train data")
tf.app.flags.DEFINE_integer("test_batch_size", 64, "batch size of test data")
tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.001, "learning rate")

def main(unused_argv):
train_data_path = FLAGS.train_data_path
print("train_data_path", train_data_path)
train_batch_size = FLAGS.train_batch_size
print("train_batch_size", train_batch_size)
test_batch_size = FLAGS.test_batch_size
print("test_batch_size", test_batch_size)
size_sum = tf.add(train_batch_size, test_batch_size)
with tf.Session() as sess:
sum_result = sess.run(size_sum)
print("sum_result", sum_result)

# 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
if __name__ == '__main__':
tf.app.run()# 解析命令行参数，调用main 函数 main(sys.argv)

如果需要修改默认参数的值，则在命令行传入自定义参数值即可，若全部使用默认参数值，则可直接在命令行运行该 python 文件。

tf.app.run() 真正运行原理，还需查阅其源代码：

def run(main=None, argv=None):
"""Runs the program with an optional 'main' function and 'argv' list."""
f = flags.FLAGS

# Extract the args from the optional `argv` list.
args = argv[1:] if argv else None

# Parse the known flags from that list, or from the command
# line otherwise.
# pylint: disable=protected-access
flags_passthrough = f._parse_flags(args=args)
# pylint: enable=protected-access

main = main or sys.modules['__main__'].main

# Call the main function, passing through any arguments
# to the final program.
sys.exit(main(sys.argv[:1] + flags_passthrough))

flags_passthrough=f._parse_flags(args=args)这里的_parse_flags就是我们tf.app.flags源码中用来解析命令行参数的函数。所以这一行就是解析参数的功能；
下面两行代码也就是 tf.app.run 的核心意思：执行程序中 main 函数，并解析命令行参数！
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作者：Never-Giveup
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_36653505/article/details/81124533
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