Tensorflow 打印所有tf.flags 參數的方法

深度學習離不開大量的參數配置,Tensorflow內置的參數方法 tf.flags 是很多TF使用者的選擇

我在設置參數之後想要每次運行程序時打印出所有參數用來覈對與記錄,費了些功夫找到了方法

不多說,上代碼

import tensorflow as tf

Flags=tf.flags

Flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.0001, 'The learning rate for the network')
Flags.DEFINE_integer('decay_step', 500000, 'The steps needed to decay the learning rate')
Flags.DEFINE_float('decay_rate', 0.1, 'The decay rate of each decay step')
Flags.DEFINE_string('mode','train', 'The mode of the model train, test.')

FLAGS = Flags.FLAGS

def print_configuration_op(FLAGS):
    print('My Configurations:')
    #pdb.set_trace()
    for name, value in FLAGS.__flags.items():
        value=value.value
        if type(value) == float:
            print(' %s:\t %f'%(name, value))
        elif type(value) == int:
            print(' %s:\t %d'%(name, value))
        elif type(value) == str:
            print(' %s:\t %s'%(name, value))
        elif type(value) == bool:
            print(' %s:\t %s'%(name, value))
        else:
            print('%s:\t %s' % (name, value))
    #for k, v in sorted(FLAGS.__dict__.items()):
        #print(f'{k}={v}\n')        
    print('End of configuration')

def main(argv):
    print_configuration_op(FLAGS)


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

輸出

My Configurations:
 learning_rate:	 0.000100
 decay_step:	 500000
 decay_rate:	 0.100000
 mode:	 train
 h:	 False
 help:	 False
 helpfull:	 False
 helpshort:	 False
End of configuration

 

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章