使用flags定义命令行参数
TensorFlow定义了tf.app.flags,用于支持接受命令行传递参数,其中tf.app.flags.DEFINE_xxx()是添加命令行的optional argument(可选参数),而tf.app.flags.FLAGS是可以从对应的命令行参数取出参数。
这样讲会有点抽象,下面通过例子说明:
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
运行结果如下所示:

【推荐】还在用 ECharts 开发大屏?试试这款永久免费的开源 BI 工具!
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· AI与.NET技术实操系列:使用Catalyst进行自然语言处理
· 分享一个我遇到过的“量子力学”级别的BUG。
· Linux系列:如何调试 malloc 的底层源码
· AI与.NET技术实操系列:基于图像分类模型对图像进行分类
· go语言实现终端里的倒计时
· 几个技巧,教你去除文章的 AI 味!
· 系统高可用的 10 条军规
· 对象命名为何需要避免'-er'和'-or'后缀
· 关于普通程序员该如何参与AI学习的三个建议以及自己的实践
· AI与.NET技术实操系列(八):使用Catalyst进行自然语言处理
2018-08-02 初探深度学习
2018-08-02 搭建 Keras