TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

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

  1. #coding:utf-8 
  2.  
  3. # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量 
  4. # 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 
  5. # 若 python app_flags.py --train_data_path <绝对路径 train.txt> --max_sentence_len 100 
  6. # --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 
  7.  
  8. import tensorflow as tf 
  9.  
  10. FLAGS = tf.app.flags.FLAGS 
  11.  
  12. # tf.app.flags.DEFINE_string("param_name", "default_val", "description") 
  13. tf.app.flags.DEFINE_string("train_data_path", "/desktop/train.txt", "training data dir"
  14. tf.app.flags.DEFINE_string("log_dir", "./logs", " the log dir"
  15. tf.app.flags.DEFINE_integer("max_sentence_len", 80, "max num of tokens per query"
  16. tf.app.flags.DEFINE_integer("embedding_size", 50, "embedding size"
  17.  
  18. tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.001, "learning rate"
  19.  
  20.  
  21. def main(unused_argv): 
  22. train_data_path = FLAGS.train_data_path 
  23. print("train_data_path", train_data_path) 
  24. print("*" * 30
  25. max_sentence_len = FLAGS.max_sentence_len 
  26. print("max_sentence_len", max_sentence_len) 
  27. print("*" * 30
  28. embdeeing_size = FLAGS.embedding_size 
  29. print("embedding_size", embdeeing_size) 
  30. print("*" * 30
  31. abc = tf.add(max_sentence_len, embdeeing_size) 
  32.  
  33. init = tf.global_variables_initializer() 
  34.  
  35. with tf.Session() as sess: 
  36. sess.run(init) 
  37. print("abc", sess.run(abc)) 
  38.  
  39. # 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 
  40. if __name__ == '__main__'
  41. tf.app.run() # 解析命令行参数,调用main 函数 main(sys.argv) 
  42.  
  43.  

两种调用方式:

方式一:

  1. python tf_app_flag.py 

结果如下:

方式二:

  1. python app_flags.py --train_data_path ./test.py --max_sentence_len 100 --embedding_size 100 --learning_rate 0.05 
  2.  

tf.app.run()

该函数一般都是出现在这种代码中:

  1. if __name__ == '__main__'
  2. 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:



MARSGGBO原创





2018-8-5



原文地址:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/9719580.html