tensorflow.app.flags各参数讲解
时间: 2024-06-03 22:11:30 浏览: 91
tensorflow.app.flags 是 TensorFlow 中用于处理命令行参数(command line arguments)的 API。
其中各个参数的讲解如下:
1. flag_name: 参数的名称,用于命令行的参数。比如 --flag_name arg_value
2. default_value: 参数的默认值,如果用户没有指定该参数的值,则使用默认值。
3. docstring: 参数的简短描述,在用户运行程序时可以使用 --help 命令查看每个参数的详细描述。
4. flag_type: 参数的类型,可以是字符串、整数、浮点数或布尔值。
5. flag_short_name: 参数的短名称,只有一个字符。可以在命令行中使用单短横线(-)后面跟该参数的短名称,比如 -f。
6. flag_alias: 参数的别名,用于简化命令行的输入。比如 --flag_name 与 --fn 等效。
通过使用 tensorflow.app.flags,可以方便地在程序运行时修改参数值,而不必每次都修改代码。比如可以在命令行中指定参数值,或者使用一个配置文件来设置参数的值。
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tensorflow.app.flags.fefine各参数讲解
tensorflow.app.flags.fefine是TensorFlow中用于处理命令行参数的函数,其中包含的各参数及其作用如下:
1. flags.DEFINE_string:定义一个字符串类型参数
2. flags.DEFINE_integer:定义一个整数类型参数
3. flags.DEFINE_float:定义一个浮点型类型参数
4. flags.DEFINE_boolean:定义一个布尔类型参数
5. flags.DEFINE_enum:定义一个枚举类型参数
6. flags.DEFINE_list:定义一个列表类型参数
7. flags.DEFINE_multi_string:定义多个字符串类型参数
8. flags.DEFINE_multi_integer:定义多个整数类型参数
9. flags.DEFINE_multi_float:定义多个浮点型类型参数
10. flags.DEFINE_multi_boolean:定义多个布尔类型参数
使用tensorflow.app.flags.fefine定义参数后,可以通过命令行或者程序内部修改这些参数的值。例如:
```
import tensorflow as tf
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_string('name', 'default_name', 'description')
print(FLAGS.name) # 输出:default_name
tf.app.flags.DEFINE_string('name', 'new_name', 'description')
print(FLAGS.name) # 输出:new_name
```
以上代码中,第一次定义参数name时默认值为'default_name',第二次重新定义时默认值会变为'new_name'。
tensorflow.app.flags.define_string()解释
tensorflow.app.flags.define_string()是TensorFlow中的一个函数,用于定义命令行参数,并指定其数据类型为字符串(string)类型。该函数的作用是将定义的命令行参数添加到TensorFlow的默认参数列表中,以方便在程序中访问和使用这些参数。其语法如下:
tensorflow.app.flags.define_string(
flag_name, default_value, docstring=None, flag_values=None,
lower_bound=None, upper_bound=None, **args
)
其中,flag_name表示命令行参数的名称;default_value表示该命令行参数的默认值;docstring是该命令行参数的文档字符串;flag_values是一个FlagValues对象,用于存储和管理定义的所有命令行参数;lower_bound和upper_bound分别表示该命令行参数的最小值和最大值,用于对输入数据进行限制和验证;args表示额外的参数,用于设置其他的命令行参数属性。