flags.DEFINE_string('model', 'gcn', 'Model string.')

这是一个在 TensorFlow 中使用的 flags 定义，用于指定要使用的模型。具体来说，它定义了一个名为 "model" 的字符串类型的 flag，其默认值为 "gcn"，表示要使用 GCN 模型。在代码中可以通过 flags.FLAGS.model 来访问这个值。通过修改这个 flag 的值，可以方便地切换不同的模型。

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