运行代码flags = config.__dict__['__flags'],报错keyerror: '__flags,怎么解决
时间: 2024-01-22 15:01:48 浏览: 39
这个错误通常是因为 `config` 对象中没有 `__flags` 这个属性造成的。要解决这个问题,你可以尝试使用 `vars(config)` 函数来获取 `config` 对象的属性字典,然后再访问 `__flags` 属性。下面是一个示例代码:
```python
flags = vars(config)['__flags']
```
通过这种方式,你应该能够成功获取 `__flags` 属性的值。如果仍然存在问题,请确保 `config` 对象已正确初始化并包含所需的属性。
相关问题
FLAGS = parser.parse_args()解释代码
这段代码是使用Python内置的argparse模块来解析命令行参数。首先,我们需要先创建一个ArgumentParser对象,这里是通过parser = argparse.ArgumentParser()来实现的。然后,我们可以通过add_argument()方法来添加预定义的命令行参数,例如"--input"或"--output"。最后,我们通过parser.parse_args()方法来解析命令行参数并返回一个命名空间。这个命名空间包含了我们定义的所有参数及其对应的值,我们可以通过类似FLAGS.input的方式来获取对应的值。
flags = tf.flags 报错 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'flags'
这个报错是因为 TensorFlow 2.0 及之后的版本中已经移除了 `tf.flags`,并采用了 `argparse` 库来处理命令行参数。所以,你需要将 `tf.flags` 替换为 `argparse`。
你可以按照以下步骤来修改代码:
1. 导入 `argparse` 库:`import argparse`
2. 创建一个 `argparse.ArgumentParser()` 对象:`parser = argparse.ArgumentParser()`
3. 添加你需要的命令行参数:`parser.add_argument('--flag_name', type=str, default='default_value', help='help_message')`
4. 解析命令行参数:`args = parser.parse_args()`
5. 使用解析后的参数:`args.flag_name`
以下是一个例子:
```python
import argparse
# 创建 ArgumentParser 对象
parser = argparse.ArgumentParser()
# 添加命令行参数
parser.add_argument('--flag_name', type=str, default='default_value', help='help_message')
# 解析命令行参数
args = parser.parse_args()
# 使用解析后的参数
print(args.flag_name)
```
这样就可以解决报错问题了。