google absl.flags库替换操作实践教程

google absl.flags库替换操作实践教程

绪论：

google在object detection（包括tensorflow和其他模块）中大量absl.flags。用此方法，可以不用修改源代码，即可直接方便的读取命令行参数，相当于py进行了一定程度的定制。

但此方法有两个显著的缺点：

1. 不兼容windows。测试中表明，路径分隔符 / 和 \\ 可能混用，而且不能正确解析，导致文件无法打开。

2. 无调试功能，更无断点。只能通过大量的print或者log来反馈信息，极为低效。

思路：改为标准的py，而并非命令行调用。

步骤：

1.注释

#from absl.flags import FLAGS

2. 定义类

class FLAGS:

pass

3. 可通过以下命令查看当前工作路径：

import os

dir=os.getcwd()

print("dir",dir)

测试表明，在vs中直接运行py文件是，当前工作路径是项目文件夹。

4. 注释掉flags.DEFINE_

例如：

#flags.DEFINE_string('data_dir', './data/voc2012_raw/VOCdevkit/VOC2012/',

# 'path to raw PASCAL VOC dataset')

#flags.DEFINE_enum('split', 'train', [

# 'train', 'val'], 'specify train or val spit')

#flags.DEFINE_string('output_file', './data/voc2012_train.tfrecord', 'outpot dataset')

#flags.DEFINE_string('classes', './data/voc2012.names', 'classes file')

5. 定义FLAGS成员

FLAGS.data_dir="./data/voc2012_raw/VOCdevkit/VOC2012"

FLAGS.split="train"

FLAGS.output_file="./data/voc2012_train.tfrecord"

FLAGS.classes="./data/voc2012.names"