解释这行代码 flags.DEFINE_string("checkpoint_dir", "checkpoint", "Name of checkpoint directory [checkpoint]")
时间: 2023-11-29 08:04:34 浏览: 25
这行代码定义了一个命令行参数,名为"checkpoint_dir",默认值为"checkpoint",用于指定模型checkpoint的存储目录。即在运行程序时,我们可以通过设置"--checkpoint_dir"参数来指定模型checkpoint的存储目录,如果没有设置,则使用默认值"checkpoint"。
相关问题
flags.define_string
`flags.define_string` 是一个 Python 库 `flags` 中的函数,用于定义一个字符串类型的命令行标志(command-line flag)。
在 Python 程序中,我们可以使用 `flags` 库来方便地解析命令行参数。通过调用 `flags.define_string` 函数,我们可以定义一个字符串类型的命令行标志,即在命令行中传入一个字符串类型的参数,并将其赋值给对应的变量。
例如,我们可以这样定义一个字符串类型的命令行标志:
```
from absl import flags
flags.DEFINE_string('name', 'world', 'The name to greet.')
```
这样,我们就定义了一个名为 `name` 的命令行标志,它的默认值为 `'world'`,表示欢迎哪个人。我们可以在命令行中使用 `--name` 选项来指定这个参数的值,例如:
```
python my_program.py --name=John
```
这样,`name` 参数的值就会被设置为 `'John'`。
tf.app.flags.define_string
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