简单介绍TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块

这篇文章主要介绍了TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

tf.app.flags命令行参数解析模块

说道命令行参数解析，就不得不提到 python 的 argparse 模块，详情可参考我之前的一篇文章：python argparse 模块命令行参数用法及说明。

在阅读相关工程的源码时，很容易发现 tf.app.flags 模块的身影。其作用与 python 的 argparse 类似。

直接上代码实例，新建一个名为 test_flags.py 的文件，内容如下：

#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)

上述代码已给出较为详细的注释，在此不再赘述。

该文件的调用示例以及运行结果如下所示

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。

读者可能会对 tf.app.run() 有些疑问，在上述注释中也有所解释，但要真正弄清楚其运行原理

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！

本文地址：https://www.linuxprobe.com/tensorflow-linux-flags.html