flags = tf.app.flags这句话什么意思

这行代码是在 TensorFlow 中用于设置命令行参数的标志的一种方式。它会导入 TensorFlow 库中的 `app.flags` 模块，并将其赋值给 `flags` 变量。这个模块包含了一个名为 `FLAGS` 的对象，它是一个全局命名空间，用于存储和访问在命令行中设置的标志参数。这些标志参数可以在 TensorFlow 程序中使用，以便在运行时动态地修改一些参数的值，比如学习率、批量大小等等。在 TensorFlow 中，标志通常是使用 `tf.app.run()` 函数来解析和传递的。

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flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS

这段代码是 TensorFlow 中定义命令行参数的标准用法。tf.app.flags 模块是 TensorFlow 内部用于处理命令行参数的一个简单框架。通过定义各种参数，可以方便地在命令行中控制实验的各种设置。FLAGS 变量是存储所有参数的全局命名空间，可以通过命令行和程序内部对其进行修改。具体来说，flags.DEFINE_*() 函数用于定义各种类型的参数，例如字符串、整数、布尔值等等。在程序内部，可以通过 FLAGS.<参数名> 来访问相应的参数值。例如，如果定义了一个字符串参数 name，可以通过 FLAGS.name 来访问它的值。

flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_string('dataset', 'cora', 'Dataset string.')

这段代码是使用 TensorFlow 库中的 flags 模块来定义一个名为 dataset 的字符串类型的命令行参数，其默认值为 'cora'。可以通过在命令行中指定参数 "--dataset=<value>" 来修改其值。在代码中，FLAGS 变量是对 flags 模块的引用，可以通过 FLAGS.dataset 来访问该参数的值。