tensorflow命令行参数tf.app.flags

tf.app.flags.FLAGS 的作用

tensorflow 中定义了 tf.app.flags.FLAGS ，用于接受从终端传入的命令行参数。

tf.app.flags.FLAGS 类型

tf中每个合法类型都有对应的 “DEFINE_xxx”函数。常用：

参数说明

“DEFINE_xxx”函数带3个参数，分别是变量名称，默认值；

用法

tf.app.flags.DEFINE_string('ckpt_path', 
			'model/model.ckpt-100000',
 			'''Checkpoint directory to restore''')

定义一个名称是 “ckpt_path” 的变量；
默认值是 ckpt_path = ‘model/model.ckpt-100000’；
描述信息表明这是一个用于保存节点信息的路径。

使用示例

# -*- coding=utf-8 -*-
 
import tensorflow  as tf
 
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
 
tf.app.flags.DEFINE_string('ckpt_path', 'model/model.ckpt-100000', '''模型保存路径''')
tf.app.flags.DEFINE_float('learning_rate',0.0001,'''初始学习率''')
tf.app.flags.DEFINE_integer('train_steps', 50000, '''总的训练轮数''')
tf.app.flags.DEFINE_boolean('is_use_gpu', False, '''是否使用GPU''')
 
print ('模型保存路径： {}'.format(FLAGS.ckpt_path))
print ('初始学习率： {}'.format(FLAGS.learning_rate))
print ('总的训练次数： {}'.format(FLAGS.train_steps))
print ('是否使用GPU： {}'.format(FLAGS.is_use_gpu))

使用 ‘-h’ 指令查看帮助信息

python test.py -h

按默认设置执行程序：

传入用户自定义的命令行参数：

python flags_test.py --ckpt_path abc/cba --learning_rate 0.001 --train_steps 10000 --is_use_gpu True