flags = tf.app.flags.flags

flags = tf.app.flags.flags 是 TensorFlow 中的一个命令，用于创建一个包含所有命令行参数的命名空间。这个命名空间可以用来存储和访问 TensorFlow 程序中的各种参数，例如学习率、批量大小、迭代次数等等。通过使用 flags，我们可以方便地在命令行中指定这些参数的值，从而更加灵活地控制程序的行为。

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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 = tf.app.flags 是 TensorFlow 中的一个模块，用于定义命令行参数。通过 flags，可以在运行 TensorFlow 程序时指定一些参数，例如学习率、训练数据路径等。这些参数可以在程序中被访问和使用，以便进行模型训练和评估。