flags = tf.app.flags 错误
时间: 2024-03-24 19:38:51 浏览: 14
这个错误可能是因为你正在使用过时的 TensorFlow API。从 TensorFlow 2.0 开始,TensorFlow 不再使用 `tf.app.flags` 模块来处理命令行参数,而是使用标准的 Python `argparse` 库。你可以尝试使用 `argparse` 来解决这个错误。以下是一个使用 `argparse` 处理命令行参数的示例代码:
```
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',
help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',
const=sum, default=max,
help='sum the integers (default: find the max)')
args = parser.parse_args()
print(args.accumulate(args.integers))
```
你可以根据自己的需求修改这个示例代码。希望能帮到你。
相关问题
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。
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。