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。

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tf.app.flags.define_string是TensorFlow中的一个函数，用于定义一个字符串类型的命令行参数。它的作用是让用户在运行TensorFlow程序时，可以通过命令行传入一个字符串类型的参数，并在程序中使用该参数。例如，可以通过以下命令行传入一个名为“my_string”的字符串参数：

python my_program.py --my_string="hello world"

在程序中，可以通过以下代码获取该参数的值：

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

其中，FLAGS是一个命名空间，用于存储所有定义的命令行参数的值。my_string是一个字符串类型的参数，其值为用户

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'。