tf.app.run()和tf.app.flags

tf.app.run()

通常这句话是用在这种代码中:

if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()

tf.app.run()的源码如下:


tf.app.run源码.png

tf.app.run的核心意思是,执行程序中的main函数,并解析命令行参数。

tf.app.flags

主要处理命令行参数的解析工作。

使用

  1. 主要通过tf.app.flags来调用flags.py文件。
  2. flags.DEFINE_interger/float()来添加命令行参数。
  3. FLAGS = flags.FLAGS可以实例化这个解析参数的类从对应的命令行参数取出参数。
    以下是创建几个命令行参数,然后把命令行参数输出显示
import tensorflow as tf

flags = tf.app.flags
flags.DEFINE_string('data_dir', '/tmp/mnist', 'Directory with the MNIST data.')
flags.DEFINE_integer('batch_size', 5, 'Batch size.')
flags.DEFINE_integer('num_evals', 1000, 'Number of batches to evaluate.')
FLAGS = flags.FLAGS

print(FLAGS.data_dir, FLAGS.batch_size, FLAGS.num_evals)
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成,浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

相关阅读更多精彩内容

友情链接更多精彩内容