TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

TensorFlow tf.app argparse

tf.app.flags

下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用，主要是在用命令行执行程序时，需要传些参数，其实也就可以理解成对argparse库进行的封装，示例代码如下

#coding:utf-8
# 学习使用 tf.app.flags 使用，全局变量
# 可以再命令行中运行也是比较方便，如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默认程序里面设置的默认设置
# 若 python app_flags.py --train_data_path <绝对路径 train.txt> --max_sentence_len 100
# --embedding_size 100 --learning_rate 0.05 代码再执行的时候将会按照上面的参数来运行程序
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", "/desktop/train.txt", "training data dir")
tf.app.flags.DEFINE_string("log_dir", "./logs", " the log dir")
tf.app.flags.DEFINE_integer("max_sentence_len", 80, "max num of tokens per query")
tf.app.flags.DEFINE_integer("embedding_size", 50, "embedding size")
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)
print("*" * 30)
max_sentence_len = FLAGS.max_sentence_len
print("max_sentence_len", max_sentence_len)
print("*" * 30)
embdeeing_size = FLAGS.embedding_size
print("embedding_size", embdeeing_size)
print("*" * 30)
abc = tf.add(max_sentence_len, embdeeing_size)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print("abc", sess.run(abc))
# 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)

两种调用方式:

方式一：

python tf_app_flag.py

结果如下：

方式二：

python app_flags.py --train_data_path ./test.py --max_sentence_len 100 --embedding_size 100 --learning_rate 0.05

tf.app.run()

该函数一般都是出现在这种代码中：

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

上述第一行代码表示如果当前是从其它模块调用的该模块程序，则不会运行main函数！而如果就是直接运行的该模块程序，则会运行main函数。

具体第二行的功能从源码开始分析，源码如下：

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！

参考:

巴特西

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

tf.app.flags

tf.app.run()

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